Design and Implementation of Data Mining and Data Retrieval Algorithms in a Mobile Commerce System

本計劃為整合型計劃『行動電子商務 系統關鍵技術之研發與實作』之一子計劃 『行動電子商務系統中之資訊勘測與資 訊存取演算法之研發與實作』之第三年計 劃。目前新一代行動商務技術正在研發， 未來的行動商務環境將能夠提供許多個 人化的商品消費和查詢服務。許多研究中 顯示，使用者的移動是有其規律性的。善 用使用者移的規律性能夠花費較少的代 價，獲取提昇行動通訊網路服務品質的大 幅提昇。在第一年的研究中，我們於行動 電子商務系統中研發了使用者行為搜集 機制及設計資訊勘測的演算法以分析使 用者在行動電子商務之行為模式。在第二 年的研究中，我們探討如何利用使用者移 動模式來決定個人化資料與共享資料配 置機制以提昇行動電子商務系統的服務 品質，以及使用者對行動電子商務的接受 度。根據找出的使用者之移動行為模式， 我們針對個人化資料與共享資料提出不 同的資料配置演算法，並以系統模擬來評 估這些方法的效能與特性。 而在本年度的研究中，我們著眼於使 用行動電子商務之客戶，在存其資料庫時 之行為模式。由於行動電子商務之客戶， 所使用之無線網路，具有頻寬之限制，根 據使用者存取資料的特性，決定相關資料 該如何散播，可以有效的降低使用者等待 之時間。我們針對使用者存取的特性，將 資料劃分為熱門與冷門，分別以不同的機 制傳送給使用者，實驗結果顯示，我們所 提之演算法，可有效的降低使用者所等候 之時間。As a sub-project of the joint project entitled “A Mobile Electronic Commerce System,” this project, named “Design and Implementation of Data Mining and Data Retrieval Algorithms in a Mobile Commerce System,” attempts to design data allocation schemes for personal and shared data to enable mobile E-commerce. We will carry out this project in a three-year span. As addressed in other studies, the moving behavior of users is regular, and the quality of service of the mobile commerce system can be greatly improved by employing the user moving patterns with slight trade-off. In the first year, we had designed a user moving pattern analysis algorithm to capture the user moving patters from the historical user moving logs. In the second year, we develop data allocation schemes for personal and shared data to increase the quality of service according to the obtained user moving patterns. In this year, we focus on the access pattern of the client in a mobile Commerce System. First, we device an efficient algorithm to partition the mobile database into popular and unpopular. Moreover, we propose an effective algorithm to disseminate the popular and unpopular data items in different approaches. The experimental results show that the average waiting time of the mobile users can be significantly improved