臺灣博碩士論文加值系統

全球資訊網風行全球後，全球資訊網儼然變成一個超級資料庫中心，提供給使用者各式各樣的資料訊息，包括文字、聲音、影像、動畫…等。使用者只要透過瀏覽器，坐在自己家裡的個人電腦前，就可以將全球的資訊清楚的呈現在眼前，資料的獲取只在彈指之間。但是隨著全球資訊網上資料量的迅速成長，使用者在全球資訊上學習時經常會漫無目標地學習或迷失學習的方向。因此，要想在全球資訊網中學習搜尋相關有用的資料，變成了一件困難的事。目前利用搜尋引擎來協助搜尋想要的資料成為一種相當普遍和方便的方式。但是，由於各個搜尋引擎各有其特色，如果使用者在某一個搜尋引擎找不到他要的資料，則必須到另一個搜尋引擎，做相似反覆的查詢工作，如此查詢工作變成一件非常麻煩的事，而使用者也很容易失去了耐心，喪失了在網路上學習和蒐集資料的興趣。為了解決此項缺失，而有了Meta-Search的研究發展，Meta-Search本身不是一種搜尋引擎，而是當它接受了使用者的查詢詞之後，不做查詢檢索，而是把這個查詢詞再傳送到幾個不同的搜尋引擎，由這些搜尋引擎去做查詢的工作，但是Meta-Search所提供的網頁，對使用者而言，未必能滿足他的個別需求。所以在本論文中，我們將提出一種漸進式的合併排序法，來合併各種不同的搜尋引擎所傳回的結果，其做法是以相關的名次來做合併排序，並且可適應使用者對於相關資訊主觀認知上的差異，而在合併上做適切的調整。實驗模擬的結果，我們發現我們的合併排序方法相較於其他的合併排序方法，能有較佳的精準度。最後我們依據這個合併排序法實際建置一個系統，提供適應個人化的合併查詢搜尋工具。

第一章緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1
第一節研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1
第二節研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
第三節研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
第四節本論文之架構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
第二章文獻探討．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
第一節搜尋引擎．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
第二節全搜尋引擎介面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
第三節智慧型代理人系統．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
第四節Meta-Search．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
第三章漸進式合併排序法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
第四章實驗模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
第一節實驗模組．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
第二節模擬實驗結果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
第五章相關與不相關係數之探討．．．．．．．．．．．．．．．．．38
第一節Y、Rhi和rhi的關係．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
第二節最適Y值的探討．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
第六章實驗系統的架構．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
第七章結論以及未來研究之方向．．．．．．．．．．．．．．52
第一節結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
第二節未來的研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
參考文獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

中文部份：
卜小蝶（民85）：圖書資訊檢索技術。台北：文華
黃復光、何育琨（民87）：一個使用在全球資訊網上之個人化智慧型搜尋引擎整合器。國立成功大學電機工程研究所碩士論文。
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英文部份：
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