利用文件相似度以轉換網路內容為OSGi Bundles

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姓名

王皓威(Hao-wei Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊工程學系

論文名稱

利用文件相似度以轉換網路內容為OSGi Bundles
(Transforming Web Contents to OSGi Bundles based on Document Similarity)

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摘要(中)

隨著科技的進步，人們可透過將原本紙本資料以電腦數位化上傳網路，遠距地與他人分享、交流，現今網路上已充滿著許多重要資訊，選擇使用網路資料來解決問題的使用者也日漸增多；另一方面，智慧型手持裝置的普及和方便也讓許多人會使用手持裝置上網，但由於無線網路的普及率以及頻寬的限制，導致無法隨時、隨地上網進行瀏覽，造成使用者閱讀資料的不便。
為了解決網路的問題，本系統先將網頁資料由使用者選擇性的下載並打包成OSGi[1][2][3]的Data Bundle，使用者可藉此離線地閱讀資料，達到隨時、隨地瀏覽的目標；OSGi的應用開發人員也可以安裝此Bundle且使用它提供的service來完成更複雜的應用。
關鍵字: Android、OSGi、Cosine Similarity

摘要(英)

Nowadays, handheld devices become more and more popular and are capable of browsing the contents with complicated web format. However, due to the limited network bandwidth and screen size of mobile phones, it is hard to read web contents without any information classifications. In this research, a system is developed to enable transforming web contents to OSGi Bundles based on document similarity. Related web contents are automatically grouped together based on their document similarities. User-selected web contents can be downloaded and packaged as an OSGi bundle, and furthermore, can be composed by service composition engines.

關鍵字(中)

★ 文件相似度
★ 轉換網頁內容

關鍵字(英)

★ android
★ document similarity
★ LSA
★ OSGi

論文目次

摘要 3
Abstract 4
致謝 5
目錄 6
圖目錄 7
一、簡介 8
1.1 引言與動機 8
1.2 目的 9
1.3 論文架構 9
2.1 OSGi-Bundle 10
2.2 TF-IDF (TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT FREQUENCY) 11
2.3 Cosine Similarity 12
2.4 LSA (LATENT SEMATIC ANALYSIS) 12
三、系統分析與實作 18
3.1 系統架構圖 18
3.2 Webpage List Manager 19
3.3 Data Parser 22
3.4 Bundle Packager 24
3.5 Similarity Calculator based on LSA/Cosine Similarity 27
四、案例探討 34
五、結論 40
參考文獻 41

參考文獻

[1] The OSGi Alliance, 2003, OSGi Service Platform, Release 3, IOS Press, pages 604.
[2] OSGi Service Platform, Core Specification, Release 4, Version 4.1, OSGi Alliance, 2007, pages 228.
[3] OSGi Service Platform, Mobile Specification, Release 4, Version 4, OSGi Alliance, 2007, pages 426.
[4] Scott Deerwester, Susan T Dumais, George W Furnas, Thomas K Landauer, Richard..., “Indexing by latent semantic analysis”, Journal of the American Society for Information Science (1986-1998), Sep 1990, pages. 391
[5] Thomas K Landauer, Peter W. Foltz & Darrell Laham, “An introduction to latent semantic analysis”, Discourse Processes, Vol 25(2-3), 1998, pages 259-284.
[6] Latent Semantic Analysis and Indexing
http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/svd/read-me.html
[7] Juan Ramos, “Using TF-IDF to Determine Word Relevance in Document Queries”, Department of Computer Science, Rutgers University, 23515
[8] Mehran Sahami, Timothy D. Heilman, “A web-based kernel function for measuring the similarity of short text snippets”, Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web, Pages 377-386.
[9] Cosine Similarity and Term Weight Tutorial
http://www.miislita.com/information-retrieval-tutorial/cosine-similarity-tutorial.html
[10] Gerard Salton, “Developments in Automatic Text Retrieval”, Science 30 August 1991, pages 974-980.

指導教授

李允中(Jonathon Lee)

審核日期

2012-7-27

推文