Using Efficient Methods to Mine the Most Adaptive Products for Individual Consumer

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题名:	Using Efficient Methods to Mine the Most Adaptive Products for Individual Consumer
其它题名:	以有效率的資料探勘技術發掘消費者個人最適性之產品
作者:	陳垂呈
贡献者:	南台科技大學資訊管理學系
关键词:	資料探勘;關聯規則;分群化;適性化
日期:	2002-09-13
上传时间:	2009-12-08 09:00:27 (UTC+0)
出版者:	臺中健康暨管理學院
摘要:	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。
關聯:	第十三屆物件導向技術及應用研討會 463-470
显示于类别:	[行動商務與多媒體應用學系] 會議論文

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