臺灣博碩士論文加值系統

國內近年來，掀起一股減肥潮，各大名人也不諱言公開承認在減肥。眾多人減肥是因為肥胖不好看，但事實上，外表的不美觀只是肥胖問題之一，肥胖對健康的威脅才最令人擔憂，另外有許多醫學研究證實，肥胖會增加疾病的罹患率和死亡率。肥胖對健康的危害十分廣泛，從頭到腳都會因肥胖而受到影響。醫學研究發現，肥胖可能增加癌症的發生率，如女性罹患乳癌、子宮內膜癌，男性罹患前列腺癌等，都可能與肥胖有關，而發生率愈來愈高的癌症與肥胖者飲食習慣脫不了關係。因此體重控制必須是飲食控制，才能達到最有效的體重控制，並可對身體負擔減至最低。
在本研究建置一套智慧型推薦系統。其方法是根據使用者所擁有的環境條件，即時且準確地推薦出最符合使用者的體重控制，並透過多重代理人機制的運用，來增加所推薦之體重控制的價值。

Taiwan in recent years, set off to lose weight boom, major celebrity publicly admitted losing weight. Many people lose weight because obesity does not look good. But in fact, the appearance of unsightly fat is one of the issues. Health threat of obesity is most worrying. There were many medical studies confirm that obesity increases disease morbidity and mortality. Health hazards of obesity are very broad, from head to toe will be affected by obesity. Medical research found that obesity may increase the incidence of cancer, such as female breast cancer, endometrial cancer, men suffering from prostate cancer, and obesity may be related to the rising incidence of cancer. The rising incidence of cancer and obesity can not avoid eating habits. Therefore, diet control and weight control must be in order to achieve the most effective weight control, and can minimize the burden on the body.
In this study is to design an intelligent recommendation system. The method is based on the environmental conditions owned by the user, immediately and accurately recommends the best weight control for the user.

指導教授推薦書 i
論文口試委員審定書 ii
博碩士論文授權書 iii
誌謝 iv
摘要 v
ABSTRACT vi
圖目錄 x
表目錄 xi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 研究流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1 體重控制 5
2.1.1 肥胖定義 5
2.1.2 肥胖盛行率 6
2.1.3 肥胖與健康 7
2.1.4 減肥的傷害 7
2.2 知識管理 9
2.2.1 知識的定義 10
2.2.2 知識的特質 13
2.3 推薦系統 14
2.3.1 協同式推薦系統(Collaborativefiltering) 15
2.3.2 內容式推薦系統(Content-basedfiltering) 16
2.3.3 混合式推薦系統(Hybridapproach) 16
2.3.4 國外之推薦系統 17
2.4 人工智慧 19
2.4.1 代理人 19
2.4.2 代理人特性 21
2.4.3 多重代理人系統 22
2.4.4 多重代理人特性 23
第三章 研究方法 25
3.1 第一階段－體重控制領域知識分析 25
3.2 第二階段—環境因數分析 25
3.3 第三階段－邏輯推論原則制定 28
3.4第四階段－知識庫建置 30
3.4.1 制定規則判斷演算式 32
第四章 實驗設計與驗證 34
4.1 系統架構 34
4.2 代理人設計 35
4.3 系統功能介紹 36
4.4 實驗驗證與結果 42
第五章 結論與未來展望 46
5.1 結論與貢獻 46
5.2 未來研究方向之建議 47
參考文獻 48

網頁
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中文部分
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英文部分
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