檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "吳怡樂".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="戴碧如"
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分群演算法是現今找出相同類別（高相似性）資料相當普遍的知識發現工具，雜訊（noise）是演算法判定該筆資料不隸屬於任何一群之結果，有時雜訊的產生是因該筆資料本為無用資訊，然而亦有因收集資料之環境、遮…
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隨著行動裝置的普及，已經有大量GPS軌跡資料的產生。行動服務供應商通常會利用使用者行動裝置上所記錄的位置資訊來提供個人化服務。近幾年對於利用軌跡資料的研究議題中，大部分針對地點預測和地點推薦。然而在…
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隨著網路世代的興起，資訊量大幅的增加，現今推薦系統已不單只使用於電子商務，各個領域都有這方面的需求。在學術領域，隨著文獻電子化的普及以及文獻數量的大幅增增加，已有許多幫助尋找文獻的學術搜尋服務的需求…
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網路社群媒體如臉書、Twitter等等常隱含著豐富的資訊，且這些資訊的議題廣泛。舉凡政治、經濟、教育、體育或人權等等，都有網路社群進行大量的討論。因此，近年來有許多研究方向是針對網路社群的活動進行討…
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概念飄移近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈的重要議題，此外，資料串流上也有傾斜的類別分布，被稱為類別不平衡。實際上，在現實世界中，資料串流可能同時具有多個概念漂移和類別不平衡分佈。然而，由於大…
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隨著社群網路的興起，從社交媒體資料中探勘有用的資訊已成為熱門的研究方向。過去與社群網站相關的研究，如興趣點（point of interest, POI）推薦及打卡地點預測，主要著重於二元的朋友關係…
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DBSCAN是一個好的以密度為基礎的分群演算法，他可以在任意形狀中辨識出群聚且處理有雜訊的資料集。然而，隨著資料量不斷的增加，DBSCAN演算法在單機執行，有著延展性的問題。在這篇論文，我們推薦一個…
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周期共同位置樣式的探勘，可以發掘出在地理資訊上同存現象的周期性，並且它也是時空資料探勘上新穎和重要的問題，而隨著資訊科技的發展，時空的資料量也隨之快速的大量成長，然而目前並沒有技術是專門針對探勘周期…
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分類技術在探勘領域是一種非常重要的議題，並且決策樹在分類技術上更是一種常被應用的方法。有些資料來源包含了個人的隱私資料，並且這些個人的隱私資料並不是人們願意被公開的。當個人的隱私資料被公開或者被利用…
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序列型樣探勘是一個從資料序列中找出有用型樣的探勘方式。最常見的例子為網路記錄存取序列，業主通常可藉由這樣的資訊找出使用者在瀏覽網頁共有的瀏覽方式，進而分析內容而採取商用行為。目前存在的在資料串流中T…