中大機構典藏-NCU Institutional Repository-提供博碩士論文、考古題、期刊論文、研究計畫等下載:Item 987654321/9693
English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 41668312      線上人數 : 1399
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/9693


    題名: 利用大眾分類法改善部落格排名效能;Using Folksonomy to Improve the Performance of Blog Ranking
    作者: 范嘉仁;Jia-Zen Fan
    貢獻者: 資訊工程研究所
    關鍵詞: 大眾分類;部落格;網頁排名;Blog;PageRank;Folksonomy
    日期: 2008-07-09
    上傳時間: 2009-09-22 11:53:44 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 使用PageRank作為排序網路搜尋結果已被採信為一種可靠的方法,然而,其結果並不是讓人那麼滿意。許多研究發現部落格文章之間的相互連結之少,使得PageRank無法將新奇又相關性高但較少被連結的部落格文章推薦給搜尋者。再者,PageRank缺乏主題性的探索,這使得排名結果雖然有利於最有價值的部落格文章,但不一定利於最相關主題的部落格文章。 本篇文章嘗試就這些缺點提出更好的排序方法。更進一步,我們比較現有的主題性網頁排名方法和大眾分類法(Folksonomy)做為主題分類的依據時的可靠程度,我們發現Folksonomy的結果較能符合搜尋者的期待。這篇論文將描述這個發現。 Using PageRank to ranking search results on the web has been adopted as a reliable method; however, the results are not so satisfying. Many researches found that there are too few interlinks between blogposts that PageRank will be unable to recommended novel and high-related blogposts weak-connected to the users. Moreover, PageRank is lack of Topic discovery, which makes the rank advantages the valuable blogposts but does nothing to the relative blogposts. We attempted to present a better ranking method on solving these problem. Moreover, we tried to compare the degree of reliably between the latest topic-discovery page ranking method and Folksonomy as they are both used to generate the common topic relation. This paper will describe this discovery.
    顯示於類別:[資訊工程研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明