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Mining Weighted Sequential Patterns Based on Customer Lifetime Value

為了解決Dtmc 旭 聯的問題，作者田燕山 這樣論述：

序列樣式探勘是資料探勘領域中一種很重要的應用。其中，它被廣泛應用在在購買行為分析的領域。透過序列樣式探勘，企業可以窺探顧客的購買習慣，藉此得知產品之間的關聯性與大多數顧客的購物喜好，進而制訂銷售方針。 然而，在過去的研究裡，所有顧客的序列都被視為重要性是相等的，但現實中每一個顧客對企業組織而言，一般來說其重要性不盡相同。因此，加權序列樣式探勘的議題開始誕生。然而，在購買行為上，顧客終身價值是衡量顧客重要程度很好的分法，到目前為止還沒有以顧客價值的角度來做加權序列樣式探勘。本研究以各種顧客終身價值模式來計算序列的權重，並調整Prefixspan 演算法做序列樣式探勘。在實驗中測試執行時間

、樣式數量、樣式平均價值、查準率、查全率、F測量等指標來比較我們的方法與傳統方法的差異。