大多數的分類演算法都需要大量的標記樣本（Labeled samples）來訓練分類器，然而現實生活中資料型態大多數都是屬於未標記資料（Unlabeled data）。人工標記相當耗費人力及時間， 因…

現今由於路徑資料收集變得容易使的預測行動使用者移動目的地的預測越來越流行，大多數關於預測移動路徑的技術都需要使用者路徑資料地理上的模式吻合，所以這些技術在使用者未到達過的地區，可能無法使用。在這篇論…

近年來隨著網際網絡爆發性的發展，在網路網絡中的訊息量也快速成長，人 們的交際關係從現實環境中逐漸轉變成為虛擬的網際網絡。根據統計，知名交友 網站MySpace在2006年9月就有一億六千萬註冊的成員…

垃圾信攻擊隨著時間在變化，必須要有好的機制來因應不斷變化的垃圾信攻擊。動態式的學習增長，將是近年垃圾信過濾器重要發展方向。 由於信件中有些伴隨出現的文字或樣式，將有很大的辨別依據，所以本論文希望藉由…

由於近年來網路技術的蓬勃發展，產生了一些擁有巨量資料量的資料集。這些資料集包含著成千上萬的資料點、特徵以及標籤，因此傳統的分類演算法並不能在可接受的時間內處理這些資料集。極大多標籤分類演算法就是被設…

在推薦系統中協同過濾 (Collaborative filtering) 是目前最廣泛使用的方法之一，而此方法最重要的組成部分便是透過使用者項目矩陣 (User-item matrix) 找到相似的…

微型部落格（Twitter或Facebook）近年來在互聯網用戶中已成為非常流行的通訊工具。在這些微型部落格上有很多的使用者分享他們對生活中各個主題的想法以及意見。訊息藉由一個人透過電腦或是手機來產…

隨著科技的進步與商業競爭激烈，隱私的議題比起以往也受到更多的重視和注意。在資料探勘中，擷取有意義的關聯法則是一個很重要的技術；相對的，在探勘過程中，這個技術也可能造成一些隱私問題。因此，為了要避免敏…

概念飄移（Concept Drift）近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈（Non-stationary distribution）的重要議題，特別在處理資料串流（Data stream）這種資…

現今的許多網站,都允許使用者為網站中的物件給予標籤,這個過程也被稱為大眾分類法 (Folksonomy).因為使用者可以自由的輸入標籤,所以標籤正是一個容易取得,而且隱含使用者喜好資訊的有用資料來源…