一個有效率的漸進式網路交易型樣探勘演算法

Abstract

網路資料探勘（web mining）是將資料探勘（data mining）運用在大量的網路資料上，以改進網路上的資訊服務。而網路瀏覽型樣探勘（web traversal pattern mining）是從使用者瀏覽網頁的記錄中找出大多數使用者的瀏覽行為，但無法得知使用者在瀏覽網頁過程中的購物行為。網路交易型樣探勘（web transaction pattern mining）是從網路活動的記錄中找出大多數使用者瀏覽與購物的行為。然而隨著時間的推進，瀏覽與購物的記錄會不斷增加，過久的記錄也必需移除。所以在資料更新後必須重新探勘，以得到最新的資訊，但重複探勘會造成時間上的浪費，因此漸進式資料探勘（incremental data mining）近年來廣受各方關注。以往已有一些研究提出漸進式的網頁瀏覽型樣探勘，然而這些研究並沒有考慮到交易的行為。 本論文提出有效率的網路交易型樣探勘WTPM (Web Transaction Pattern Mining)與漸進式網路交易型樣探勘IWTPM（Incremental Web Transaction Pattern Mining）演算法，當使用者瀏覽與交易的記錄增加或被移除時，可以利用之前網路交易型樣探勘後所留下來的資訊，不必重新掃描瀏覽與交易的資料，就可找出資料更新後的網路交易型樣。