博碩士論文 101423015 詳細資訊




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姓名 吳登翔(WU, DENG-SIANG)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理學系
論文名稱 使用者模型為基礎的概念飄移預測
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摘要(中) 摘要
現在使用者面對的資訊環境,其資訊量與資訊的增加速度都遠遠大於過去,因此考量到資訊不斷增加的資料流研究成為資訊檢索領域努力的課題,概念飄移是資料流中的資料類別隨時間改變或是使用者閱讀興趣改變造成資料篩選上的錯誤,本研究考量了系統使用者較為細膩的興趣感受,在文件相關判定階段,利用使用者看過的文件內的主題間的共現關係做為判定相關的依據,在面對資料流檢索系統的計算速度需求方面,提出了基於NGD的相似度容差方法,讓帶有相似資訊的字詞互相取來,以減少字詞數量達到降低系統執行時間的目的,而本研究將使用者的興趣分成四類,並針對四類興趣對於資料的保存與去除需求設計動態的遺忘因子,對於概念飄移發生後,系統偵測概念飄移前的時間區段造成的效能下降問題,本研究透過使用者觀看文件的行為對可能發生的概念飄移進行預測,以降低概念飄移發生時對於系統效能的影響。
摘要(英) Abstract
With the amount of data and the speed of data increasing are more quickly than past time for a user nowadays. Therefore considering data stream study becomes a trend of information retrieval. The concept drift means the data categories can change by time or the data filtering mistake when user′s interests changed causing. This study considers users′ exquisite feelings, using the documents users have read belongs to which topics and judge the relevance based on the co-occurrence between two topics. The demand of the system calculating speed we propose NGD similarity tolerance method to decrease the amount of terms to reach the goal of decreasing system executing time. And our study divide users′ interests into four categories and then aim to those categories designing the forgetting factor to keep and filter the data improving the effectiveness decreasing of concept drift. This study predicts the concept drift through the users′ reading behavior to decrease the effect to the system when concept drift happened.
關鍵字(中) ★ 概念飄移
★ 遺忘因子
★ 參與中間度分群
★ 主題關係
關鍵字(英) ★ Concept Drift
★ Forgetting factor
★ Betweenness centrality
★ Topic relationship
論文目次 目錄

摘要 5
Abstract 6
目錄 8
圖目錄 10
表目錄 11
一、緒論 12
1-1 研究背景 12
1-2 研究動機 13
1-3 研究目的 15
二、文獻探討 17
2-1 文件前處理 17
2-1-1 詞性過濾與基於詞性組合的關鍵字合併 17
2-1-2字詞長度過濾 18
2-1-3 字根還原 18
2-1-4 Wikipedia搜尋結果數過濾 18
2-2 文件特徵 19
2-2-1 文字頻率 (TF) 19
2-2-2 字詞網路 19
2-2-3 參與中間度分群 20
2-3 使用者興趣 21
2-4 概念飄移 21
2-5 正規化的Google距離 (Normalized Google Distance, NGD) 26
三、系統架構 28
3-1 研究假設 28
3-2 系統架構 28
3-3 文件預處理 29
3-3-1 文件前處理 29
3-3-2 文件特徵 29
3-4 相似度容差 30
3-5 使用者模型 32
3-5-1 字詞活躍分佈矩陣 32
3-5-2 主題共現關係矩陣 33
3-6 主題映射 34
3-7 動態遺忘因子 35
3-8興趣去除 41
3-9 文件過濾 42
3-10 概念飄移預測 43
四、實驗 45
本章將描述實驗的環境、所使用到的評估準則、資料集等敘述 45
4-1 實驗環境 45
4-2 資料集與評估準則 45
4-3 實驗設計 47
4-3-1 門檻值實驗: 47
4-3-2 相似度容差減少時間成效實驗: 54
4-3-3 使用者模型學習能力實驗: 56
4-3-4 動態遺忘因子實驗: 57
4-3-5 概念飄移預測成效實驗: 59
五、結論與未來研究方向 61
5-1 結論 61
5-2 未來研究方向 63
參考文獻 66
中文部分 66
英文部分 66
參考文獻 參考文獻
中文部分
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英文部分
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指導教授 林熙禎 審核日期 2014-7-15
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