應用乏晰概念網路於個人化網頁排序之研究

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姓名

吳宜松(Yi-Song Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系

論文名稱

應用乏晰概念網路於個人化網頁排序之研究
(A Personalized Page Rank Using Fuzzy Concept Network)

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摘要(中)

全球資訊網是網際網路服務中使用最為簡便而且普及的服務，隨著網頁數目的快速增加，使用者在全球資訊網上的資訊檢索變得越來越困難，而搜尋引擎的使用是解決此問題的方法之一，然而，搜尋引擎所回饋的搜尋結果，常常多達數十筆甚至數百筆資料，使得使用者必須再花時間從其中找到其真正想要的網頁，另外，每個使用者因為年齡、學歷、興趣、專長等個人背景因素的不同，對於相同查詢字串檢索出來的查詢結果，可能會有不同的滿意度，因此，針對搜尋結果進行個人化的排序變成了一個重要的課題。
本研究提出利用乏晰概念網路（Fuzzy concept network）來協助使用者進行個人化網頁排序的方法，利用乏晰概念網路中的概念，紀錄使用者的興趣與偏好等個人化資料，然後根據乏晰概念網路的規則，計算搜尋結果中每個網頁與所有概念的關聯程度，最後依據關聯程度值的高低來重新排列搜尋結果的網頁。本研究另設計了一自動學習機制，藉由使用者對排序結果的回饋，能夠自動地修正使用者的個人化資料，使得排序結果越來越符合使用者的需求。

摘要(英)

World Wide Web is the most common service in internet. As the number of homepage grows rapidly, it’s more and more difficult to retrieve information on WWW. The use of search engine is one way to solve this problem. However, the search result still contains numerous pages, and user often should pay much time to find the pages they really need from the search result. Besides, because of the different background, everyone may have different satisfaction at the same rank. For this reason, personalization is required for search result.
This paper present a method that uses the fuzzy concept network topersonalize the search result. The fuzzy concept network based on user profile reorders the search result and the system provides personalized high-quality result. We also propose a learning method. By analysing the feedback from users, the system can update user profile automatically.

關鍵字(中)

★ 乏晰概念網路
★ 網頁排序
★ 個人化

關鍵字(英)

★ Page Rank
★ Fuzzy Concept Network
★ Personalization

論文目次

第一章緒論 1
1.1研究動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究範圍與限制 2
1.4論文架構 2
第二章相關文獻探討 4
2.1網頁搜尋 4
2.1.1搜尋引擎(Search Engine) 4
2.1.2 利用連結架構發展出來的演算法 5
2.1.3網頁標籤(HTML Tag)權重 7
2.2 資訊檢索(Information Retrieval)相關技術 9
2.2.1布林模型(Boolean Model) 9
2.2.2向量空間模型(Vector Space Model) 10
2.3乏晰概念網路（Fuzzy Concept Network）探討 11
2.3.1乏晰概念網路（Fuzzy Concept Network） 11
2.3.2 概念矩陣(Concept Matrix) 14
第三章系統設計 19
3.1系統架構 19
3.2個人化的網頁排序 21
3.2.1使用者資訊檔 22
3.2.2乏晰概念網路模組 23
3.2.3文件描述 24
3.2.4延伸文件描述矩陣（Expanded Document Descriptor Matrix） 27
3.2.5搜尋結果的重新排序 27
3.3自動學習機制 28
3.3.1知識檔 29
3.3.2歷史檔 29
3.3.3概念檢索模組 29
3.3.4調整模組 30
第四章系統實作與實驗結果分析 35
4.1系統實作 35
4.1.1系統開發環境 35
4.1.2系統流程 35
4.2評估方法 37
4.3實驗進行與結果 38
第五章結論及未來研究方向 48
5.1結論 48
5.2研究貢獻 48
5.3未來研究方向 49
參考文獻 51
英文文獻 51
中文文獻 53
網站部分 53

參考文獻

英文文獻
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中文文獻
[31]洪一禎，『根據乏晰觀念網路作乏晰資訊擷取的新方法』，國立交通大學資訊科學研究
所碩士論文，民國84 年6 月。
[32]張慶權，『以乏晰概念網路為基礎的中文文件擷取研究』，國立交通大學資訊科學研究
所碩士論文，民國86 年6 月。
[33]顏逸品，『網際網路半結構化資料之蒐集與整合研究』，國立中央大學資訊管理研究所
碩士論文，民國89 年6 月。
網站部分
[34]The Clever Project, http://www.almaden.ibm.com/cs/k53/clever.html
[35]Google, http://www.google.com/
[36]HTML elements, http://www.w3.org/TR/html4/index/elements.html
[37]Netcraft, http://www.netcraft.com/Survey/
[38]SearchEngineWatch, http://www.searchenginewatch.com/
[39]Taiwan.CNET.com, http://taiwan.cnet.com/enterprise/glossary/
[40]Yahoo, http://tw.yahoo.com/
[41]東森寬頻電信, http://www.ebtelco.com/chinese/index.htm
[42]中時電子報網路科技辭典, http://forums.chinatimes.com.tw/dictionary/main.asp

指導教授

周世傑(Shyh-Jye Jou)

審核日期

2002-7-2

推文