English  |  正體中文  |  简体中文  |  Post-Print筆數 : 27 |  Items with full text/Total items : 113648/144635 (79%)
Visitors : 51635716      Online Users : 575
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
  • Adv. Search
    HomeLoginUploadHelpAboutAdminister Goto mobile version
    政大機構典藏 > 商學院 > 統計學系 > 學位論文 >  Item 140.119/50809
    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/50809


    Title: 以雲端運算之概念建構資料採礦中關聯規則與集群分析系統
    Construct a concept of cloud computing and data mining system with association rules and clustering analysis
    Authors: 賴建佑
    Contributors: 鄭宇庭
    賴建佑
    Keywords: 雲端運算
    資料採礦
    關聯規則
    Apriori演算法
    集群分析
    K-means
    Date: 2010
    Issue Date: 2011-09-29 16:46:17 (UTC+8)
    Abstract: 雲端運算和資料採礦已成為這二十一世紀的重要發展方向,綜觀現今各個生活層面,已漸漸的融合雲端計算的技術,故結合雲端運算已是一種趨勢。簡而談之,雲端運算是一種讓使用者更加地快速、便利又省成本的一種技術。而資料採礦方面,也已從先前的專門挖掘數字型態的資料,到現在多元的挖掘,像是文字、圖像採礦。資料採礦雖然比雲端運算發展的早,但是其功用是可以相輔相成的,有鑑於此,本研究係要發展出一資料採礦分析系統,使得使用者方便又簡易的操作。並針對特定的資料採礦分析方法-關聯規則及集群分析去研究,並利用Apriori 演算法及K-means方法,和Microsoft Excel VBA和R軟體共同結合出此資料採礦系統。
    Reference: 1. Agrawal, R. and R. Srikant (1994), “Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases” Proceedings of the International Conference on Very Large Data Bases, Santiago de Chile, Chile, pp. 487-499.
    2. Berry, M. J. A. and G. Linoff (1997), “Data Mining Technique for Marketing, Sale, and Customer Support”, Wiley .
    3. Crawley, M. J. (2007), “The R book”, Chichester, West Sussex, England ; Hoboken, N.J. : Wiley.
    4. Dunham, M. H., Y. Q. Xiao and Z. H. Le Gruenwald (2001), “A Survey of Association Rules”, Department of Computer Science and Engineering Southern Methodist University & Department of Computer Science University of Oklahoma.
    5. Fayyad, U. M., G. Piatetsky-Shapiro and P. Smyth(1996), “From data mining to knowledge discovery in databases” , AI Magazine, Vol. 17 No. 3.
    6. Heiberger, R. M. and E. Neuwirth (2009), “R through Excel”. New York : Springer.
    7. Hidber, C. (1999), “Online Association Rule Mining”, SIGMOD Conference, pp.145~156.
    8. Jelen, B. and T. Syrstand (2008), VBA and macros for Microsoft Office Excel2007. Indianapolis, Ins. : Que.
    9. Kleissner, C. (1998), “Data mining for the enterprise”, Proc. of the Thirty-First Hawaii International Conference, Vol. 7, pp.295-304.
    10. Kotsiantis, S. and D. Kanellopoulos (2006), “Association Rules Mining: A Recent Overview”, GESTS International Transactions on Computer Science and Engineering, Vol.32 (1), pp. 71-82.
    11. MacQueen, J. B. (1967), “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations”, Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, University of California Press, pp. 281-297.
    12. Maindonald, J. and W. J. Braun (2007), “Data analysis and graphics using R : an example-based approach”, 2nd edition, Cambridge, U.K. ; New York : Cambridge University Press.
    13. Westphal, C. and T. Blaxton (1998), “Data mining solutions : methods and tools for solving real-world problems”, New York : John Wiley & Sons.
    14. Witten, I. H. and F. Eibe (2005), “Data mining : practical machine learning tools and techniques”, Amsterdam, The Netherlands ; Boston, Mass. : Morgan Kaufman
    15. Zhang, C. Q. and S. C. Zhang (2002), “Association rule mining : models and algorithms”, Berlin ; New York : Springer.
    1. 于還莒 (2001),「應用資料探勘技術於一對一行銷系統」,國立台灣大學 資訊管理學系研究所。
    2. 江高舉(2010),跟我學ExcelVBA應用,台北市:碁峯資訊。
    3. 江政哲、張迺貞 (2010),「初探雲端運算」,台北: 海峽兩岸圖書資訊學學術研討會論文B輯。
    4. 河東隆、李美眞 (2002),「Excel 2002 VBA與進階應用」,台北: 文魁資訊。
    5. 林立基、鄧瑞哲、唐經洲 (2010),「應用K-means群聚演算法於光學微影模擬之分群」,Proc. of the 2010 Conference on Computer Vision, Image Processing and Information Technology.
    6. 洪士吉 (1999),「操作輕鬆巨集通:Excel VBA巨集逐步操作指引」,台北: 旗標。
    7. 桂思強 (1996),「深造Excel VBA」,台北 : 博碩顧問。
    8. 陳景祥 (2010),「R軟體 : 應用統計方法」,台北 : 臺灣東華。
    9. 陳垂呈 (2006),「有效率探勘關聯規則之演算法」,台南: 科學與工程技術期刊 第二卷 第四期。
    10. 陳垂呈、陳宗義 (2009),「增進Apriori演算法探勘關聯規則」, 資訊科學應用期刊,頁71-85。
    11. 陳同孝、陳雨霖、劉明山、許文綬、林志強、邱永興 (2006),「結合K-means 及階層式分群法之二階段分群演算法」,台中:電腦學刊 第十七卷第一期。
    12. 陳宗天、張志峰 (2010),「雲端運算之主要研究主題」,國立台北大學 資訊管理研究所。
    13. 陳彥良、趙書榮、陳禹辰 (2003),「幾個快速挖掘關聯規則的資料探勘方法」,電子商務學報(TSSCI) 。
    14. 黃仁鵬、錢依佩 (2002),「高效率之關聯規則探勘演算法- QDT」,台南: 電子商務經營管理研討會。
    15. 黃仁鵬、藍國誠 (2003),「高效率探勘關聯規則之演算法-EFI」,第七屆永續發展管理研討會,資訊管理學報。
    16. 廖原豐 (2006),「因果關聯規則挖掘」,國立中央大學資訊管理研究所碩士論文。
    17. 蔡士源(2004),ExcelVBA語法字典,台北市:文魁資訊。
    18. 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄 (2009),「Data Mining 概述 以Clementine 12.0為例」,台北:中華資料採礦協會。
    19. 瀨戶遙 (2002),「嗯!Excel VBA我也會PRO.2000/2002對應」,台北: 博碩文化。
    20. Excel Home(2010),最新ExcelVBA活用範例大辭典,新北市:博碩文化。
    Description: 碩士
    國立政治大學
    統計研究所
    98354002
    99
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0098354002
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[統計學系] 學位論文

    Files in This Item:

    File SizeFormat
    index.html0KbHTML2272View/Open


    All items in 政大典藏 are protected by copyright, with all rights reserved.


    社群 sharing

    著作權政策宣告 Copyright Announcement
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏,無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用,惟仍請適度,合理使用本網站之內容,以尊重著作權人之權益。商業上之利用,則請先取得著作權人之授權。
    The digital content of this website is part of National Chengchi University Institutional Repository. It provides free access to academic research and public education for non-commercial use. Please utilize it in a proper and reasonable manner and respect the rights of copyright owners. For commercial use, please obtain authorization from the copyright owner in advance.

    2.本網站之製作,已盡力防止侵害著作權人之權益,如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者,請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw),維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    NCCU Institutional Repository is made to protect the interests of copyright owners. If you believe that any material on the website infringes copyright, please contact our staff(nccur@nccu.edu.tw). We will remove the work from the repository and investigate your claim.
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback