挖掘關聯規則之階段搜尋演算法－GSA

黃仁鵬; 蔡季嵐

doi:10.6188/JEB.2007.9(4).08

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

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为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

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doi:DOI 号

来源数据

P823 - 845

人文学 > 人文学综合
基础与应用科学 > 资讯科学
基础与应用科学 > 统计
社会科学 > 社会科学综合

DOI： 10.6188/JEB

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挖掘关联规则之阶段搜寻演算法－GSA

GRA: A Gradational Scanning Algorithm for Mining Association Rules

黄仁鹏(Jen-Peng Huang) ；蔡季岚(Chi-Lan Tsai)

电子商务学报； 9 卷 4 期 (2007 / 12 / 01) ， P823 - 845

繁体中文 DOI： 10.6188/JEB.2007.9(4).08

阶段搜寻；资料探勘；关联规则； Gradational Scanning ； Data timing ； Association Rule

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摘要 │ 参考文献 (11) │ 被引用文献 (2) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Due to transactions, documents and data were transformed into electronic types. The huge mass of data has been accumulated. Today, the science and technology make a great progress. Therefore, data mining technology becomes more important than before in recent years. ft is generally applied to forecast in commerce and supports the decisions. In data mining territory, mining association rules plays a quite important position. Many of data mining algorithms were proposed continuously to improve performance of the old algorithms. They try to improve efficiency of the algorithms or to save the memory. In this paper, our study focuses on association rules and proposes a new algorithm-GSA (Gradational Scanning Algorithm) which improve performance and memory utility rate of mining association rules. GSA basically uses a method which is similar to scan reduction method of SWF algorithm. Besides, it also uses the concept of gradational scanning and the filtration mechanisms to reduce the number of candidates. The GSA needs to scan the Database four times at least and at most six times to finish the mining process.

参考文献 ( 11 ) 〈TOP〉

黄仁鹏、钱依佩、郭煌政(2006)。高效率之递增式资料探勘演算法－ICI。电子商务学报，8(3)，381-398。
连结：
Agrawal, R.,R. Srikant(1994).Fast algorithms for mining association rules.Proceedings of 1994 International conference on Very Large Data Bases
Brin, S.,R. Motwani,J. D. Ullman,S. Tsur(1997).Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data.ACM SIGMOD Conf. Management of Data
Han, J.,J. Pei,Y. Yin(2000).Mining Frequent Patterns without Candidate Generation.Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data
Lee, C. H.,C. R. Lin,M, S. Chen(2001).Sliding-Window Filtering: An Efficient Algorithm for Incremental Mining.Proc. of the ACM 10th Intern`l Conf. on Information and Knowledge Management (CIKM-01)

被引用文献 ( 2 ) 〈TOP〉

国际计量

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