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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
利用關聯規則發掘書籍最適性借閱之推薦策略
書刊名:
電子商務學報
作者:
陳垂呈
作者(外文):
Chen, Chui-cheng
出版日期:
2007
卷期:
9:3
頁次:
頁555-576
主題關鍵詞:
資料探勘
;
關聯規則
;
借閱資料
;
書籍推薦
;
Data mining
;
Association rules
;
Borrowing history records
;
Book recommendations
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
9
點閱:42
本論文以讀者之借閱資料為探勘的資料來源,每一筆借閱資料包含有讀者曾經借閱過的書籍項目,利用關聯規則 (association rules) 從以下兩方面來發掘書籍最適性借閱的推薦策略:一是以某一請者為探勘的目標,文中提出一個探勘關聯規則的演算法,其關聯規則的前置項目組,必須包含於此一請者的借閱資料中,根據關聯規則所顯示出的傾向特徵'可發掘此一請者最適性借閱的書籍推薦;二是以某一書籍為探勘的目標,文中提出一個探勘關聯規則的演算法,其關聯規則的後置項目組必須為此一書籍,根據關聯規則所顯示出的特徵,可發掘此一書籍最適性借閱的讀者。根據文中所提出的方法,設計與建置一個發掘書籍最適性借閱的推薦系統。此探勘結果,對圖書館在規畫適性化的書籍推薦服務時,可以提供非常有用的參考資訊。
以文找文
In this paper, we use readers' borrowing history records as the source data of mining. Each borrowing history record contains a reader ever borrowed books, and use association rules to find the most adaptive borrowing strategies of book recommendations from two aspects. One is to let one reader as the target of mining and propose an algorithm to mine association rules whose antecedents are contained in the reader's borrowing history record. According to the characteristics of the association rules, we can find the most adaptive borrowing of book recommendations for the reader. The other is to let one book as the target of mining and propose an algorithm to mine association rules whose consequents are the book. According to the characteristics of the association rules, we can find the most adaptive readers of borrowing the book. We design and construct a mining system for finding the most adaptive borrowing of book recommendations according to we propose the both methods. The results of the mining can provide very useful information to plan the services of adaptive book recommendations for libraries.
以文找文
期刊論文
1.
卜小蝶(19981000)。淺析個人服務技術的發展趨勢對圖書館的影響。國立成功大學圖書館館刊,2,63-73。
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2.
湯春枝(20020400)。從個人化服務行銷的理念談交通大學個人化數位圖書資訊服務「PIE @ NCTU」系統。國立成功大學圖書館館刊,9,33-49。
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3.
Han, J.、Pei, J.、Yin, Y.、Mao, R.(2004)。Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent pattern tree approach。Data Mining and Knowledge Discovery,8(1),53-87。
4.
Park, Jong-Soo、Chen, Ming-Syan、Yu, Philips S.(1997)。Using a hash-based method with transaction trimming for mining association rules。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,9(5),813-825。
5.
辜曼蓉(19990600)。讀者資訊尋求行為與以讀者為中心的圖書館行銷。書府,20,81-111。
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6.
Chen, Ming-Syan、Han, Jiawei、Yu, Philip S.(1996)。Data Mining: An Overview from a Database Perspective。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,8(6),866-883。
會議論文
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2.
Srikant, Ramakrishnan、Agrawal, Rakesh(1995)。Mining Generalized Association Rules。The 21st International Conference on Very Large Data Bases。Zurich。407-419。
3.
Agrawal, R.、Imielinski, T.、Swami, A.(1993)。Mining Association Rules between Sets of Items in Very Large Database。The ACM SIGMOD Conference on Management of Data,207-216。
4.
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5.
Weng, S. S.、Liu, M. J.(2004)。Personalized Product Recommendation in E-commerce。0。413-420。
6.
Huang, Y. P.、Ouyang, C. P.、Ke, Y. H.(2001)。A Fuzzy Approach to Fulfilling Personalized Service through Association Rules Derived from Large Databases。0。272-275。
7.
Wu, Y. H.、Chen, Y. C.、Chen, A. L. P.(2001)。Enabling Personalized Recommendation on the Web Based on User Interests and Behaviors。0。17-24。
學位論文
1.
汪軒楷(2003)。策略式資料探勘在個人化推薦上之研究,0。
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2.
杜逸寧(2005)。結合叢集法與案例式推論於協同分類-以論文推薦系統為例,0。
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3.
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7.
孫冠華(2003)。應用資料探勘技術於數位圖書館之個人化服務及管理,0。
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圖書
1.
Berry, Michael J. A.、Linoff, Gordon S.(2004)。Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Relationship Management。Wiley Publishers。
2.
Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2000)。Data mining: Concepts and techniques。Morgan Kaufmann Publishers。
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