日期：99年10月15日
時間：13:50~15:40
地點：S414
作者：資工產碩一 魏早達
本週的演講請到了中央大學資管系的陳彥良教授。題目是 Discovering RFM Sequential Patterns From Customers’ Purchasing Data，這個主題主要談到的是在資料探勘領域中有關於Sequential Pattern的研究。
在資料探勘的範疇中所謂的 Sequential Pattern，換成消費行為就是消費者這次買了什麼東西，下次可能會買什麼東西，而要成為這樣一個樣式則還需要訂定一個門檻值，也就是說要達到這個門檻值則可以說找到了 Sequential Pattern。傳統的研究認為這個門檻值就是所謂的頻率，但是陳教授認為這樣是不夠的，因為所找出來的 Pattern 是否有即時性，也就是說如果這個 Pattern在很久以前的時間點發生的，而在最近並沒有出現，就不應套用在現在的模型中，另外所找出來的 Pattern是否有價值，也是一個考慮因素，否則辛苦找出來的 Pattern，其相關商品價格相當低廉，如果拿它來作基準做促銷活動，就會有不敷成本效益的狀況。所以根據上述的考量點，就在原有只有頻率的因子的 Sequential Pattern模型中，再加入時間及價格兩個因素，這就是所謂的 R(Recency)F(Frequency)M(Monetary) Sequential Pattern。當然在設計上為了效能，這個模型在預測時僅就頻率及價格作為Pattern Match 的因子，而時間則被當成篩選的條件，這樣便可加速模型的運算速度。
當然從這個觀點作出發，還可衍生其他相關的研究，包括探討某些 Pattern之間是否存在著Time Interval之間的關係等議題，但是經過了這兩小時的學習，陳教授給我的最大啟發是很多創意的思維，可能是一個研究的起點，但是不能失之於吹毛求疪，否則常常會淪於所謂Over Research，也可以說這樣的研究可能會有欠缺實用性的疑慮，反而會失之沒意義。
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