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 楊鈞浩

演講者 : 成功大學　曾新穆教授


因為網路上的資料慢慢增多，如何在龐大的網路資訊中，快速的找到使用者需要的資料是個很重要的課題，資料探勘的技術就是在幾應映而生，關聯(Association)、分類(Classification)、叢集(Clustering)、因果(Sequencing)四大類，先將資料和使用者分堆分群，以關鍵字來代表一個文件資料，並利用關聯法則把相關性高的資料過濾出來給使用者。如果結合一些攜帶方便的硬體，人們將會更方便

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 陳冠宏
演講者：成功大學　曾新穆教授

心得感想：

        Data Mining 是 Data Warehouse 應用方式中最重要的一種。基本上，Data Mining 是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships）。 Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。在任何企業中資料探勘都是非常重要的，如果善加利用挖掘出來的資訊，將對企業有很大的幫助，但相對的資料探勘的困難度高，應用在實際的例子上更是需要學問，運用得好就可以讓機器或設備有智慧，故資料探勘一直是學界業界看重的一環。