User Behavior Modeling and Prediction by Mining Multiple Information Sources in Mobile Social Network Space

課程：論文研討(三)

日期：2013/01/04

時間：13:50 ~ 15:30

學生：資傳研二 葉怡婷

演講者：成功大學　曾新穆教授

心得感想：

資料探勘（Data mining），有可稱為資料採礦，是資料庫知識的發現裡的一個步驟，透過觀察大量的資料中是否隱藏著特殊的關聯性。例如：去大賣場買了嬰兒尿布的男性，通常也會買啤酒，那麼就可以建議商場在嬰兒尿布的賣場區塊中，擺放啤酒，利用這種方式促進消費。所以，資料探勘不再以個人為背景做資訊判斷，也不是一種條件判定，而是觀察物件之間的距離或是關係，從這些距離之間發現特殊的關聯性。

這次成功大學的曾教授，利用Data mining 製作了一個關於人的行為的推薦系統，透過觀察用戶在社交空間中的多種訊息來源，了解用戶的行為後，做預測或推薦，這在現今的社會中是非常需要的，許多的公司、企業都非常需要了解人在生活中的習慣，然後才能夠針對用戶進行廣告和促銷。

我覺得目前我做的研究分析跟Data mining要做的事情很像，利用視覺追蹤系統和問卷調查得來的數據，之後做質性分析和相關性分析，以了解人在觀看廣告時會有什麼隱藏的習慣，雖然我的資料並不是上億筆，但我覺得見著知微，所以我可以了解一下的技術，然後與我的研究做結合，說不定會有幫助。