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    Title: Using Efficient Methods to Mine the Most Adaptive Products for Individual Consumer
    Other Titles: 以有效率的資料探勘技術發掘消費者個人最適性之產品
    Authors: 陳垂呈
    Contributors: 南台科技大學資訊管理學系
    Keywords: 資料探勘;關聯規則;分群化;適性化
    Date: 2002-09-13
    Issue Date: 2009-12-08 17:00:27 (UTC+8)
    Publisher: 臺中健康暨管理學院
    Abstract: 企業藉由資訊技術的支援,使得傳統單向、大量的行銷方式,有機會轉變成互動、個人化的行銷服務方式。資料探勘的目的從大量的交易資料中擷取出潛在有用的資訊與知識,因此藉由資料探勘技術來發掘消費者的消費傾向,可對企業擬訂行銷策略時提供非常有用的資訊,企業可以藉此提昇行銷的優勢,消費者也可獲得更適合的行銷服務。在本篇論文中,我們使用兩種資料探勘的技術,來發掘出消費者個人最適性的產品,以提供企業擬定消費者個人化行銷服務的參考資訊。首先,我們修改Apriori 演算法,在可以省略一些不必要計算的情況之下,即可有效率地從消費者的交易資料中,發掘出消費者個人最適性的產品;另外,我們也提出一個簡易、快速分群化消費者之交易資料的方法,依據交易資料與欲探勘之消費者間的相似度,來分群化交易資料於不同的群組中,然後從滿足最小市場規模的群組中,發掘出欲探勘之消費者個人最適性的產品。
    Relation: 第十三屆物件導向技術及應用研討會 463-470
    Appears in Collections:[行動商務與多媒體應用學系] 會議論文

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