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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:徐福聲
研究生(外文):Fu-Shen Hsu
論文名稱:個人化網路搜尋分類之研究—以中文旅遊網站為例
論文名稱(外文):Personal Classification of Web Search Based on Chinese Travel Websites
指導教授:皮世明皮世明引用關係
指導教授(外文):Shih-Ming Pi
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:點選流向分析主題分類資訊檢索個人化網路搜尋
外文關鍵詞:subject taxonomypersonal web searchinformation retrievalclick-through analyses
相關次數:
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從網際網路搜尋與瀏覽資訊是近年來學術界與實務界積極研究的重要議題。目前關於搜尋與瀏覽機制的研究,除了基本的關鍵字比對之外,更結合個人化分類、點選流向或協同推薦等機制為來辨識使用者意圖與描述使用者喜好,但並未將分類納入個人化的機制中;本研究提出一個主題分類與點選流向分析之分類機制,以網路搜尋的從屬端應用為目標,將搜尋結果進行個人化分類後呈現給使用者,並自動地學習使用者喜好的改變。
為了建立使用者模型,本研究使用中文旅遊網站之文字資料建立旅遊資訊的主題分類樹,同時利用分類樹的五個屬性(節點、節點權重、連結權重、詞彙與詞彙權重)來代表使用者的喜好。當使用者查詢時,系統會紀錄使用者的瀏覽行為;並透過點選流向分析,將使用紀錄分析後更新使用者側寫檔,以學習使用者喜好的改變。
研究結果顯示,個人化分類的機制可以提高瀏覽搜尋結果的效率,也能增加使用者在網路搜尋時的滿意度;表示在一般非專業資訊的網路搜尋中,將查詢結果依照個人喜好進行分類之後,再呈現給使用者瀏覽,可以增加使用者瀏覽的效率與滿意度。
Searching and browsing on the Internet are both important issues in the domain of information retrieval, and there is also high demand for personalization of web search in nowadays. Recent researches of personal web search use many techniques such as personal categories, click-through analyses or collaborative recommendation to identify user intentions and to describe user interests, but there are few researches combines the personalization and classification to build an adaptive personal web search system. In this study I proposed a conceptual architecture of Personal Classification of Web Search based on subject taxonomy tree and click-through analyses in order to improve the browsing efficiency and user satisfaction.
In order to construct user profile, a hierarchal subject taxonomy tree of travel information was built according to literature review. This tree has five attributes which represent the interests of a single user. Each user has his/her own profile for generating personal categories while searching. The system then adjusts user profiles according to each user’s browsing behavior in order to learn different interests of different users.
Textual data in Chinese travel web sites are used for experimental data and a prototype system is implemented in order to evaluate the proposed architecture. The result shows that personal classification is capable of the improvement of browsing efficiency and user satisfaction on web search.
目 錄
摘要 I
誌謝辭 III
表 目 錄 VII
圖 目 錄 VIII
第一章、 緒 論 - 1 -
第一節、 研究背景與動機 - 1 -
第二節、 研究目的與問題 - 2 -
第三節、 研究範圍 - 3 -
第二章、 文獻探討 - 4 -
第一節、 資訊檢索 - 4 -
第二節、 個人化 - 7 -
1、 利用個人化本體論之概念建置主題分類樹 - 8 -
2、 網站個人化 - 12 -
第三節、 網站探勘 - 15 -
第四節、 中文旅遊網站之內容分類 - 17 -
第五節、 個人化學習機制 - 20 -
1、 相關性回饋 - 20 -
2、 確認個別使用者意圖 - 22 -
3、 個人化查詢結果 - 25 -
第六節、 評估指標 - 29 -
第三章、 研究方法 - 30 -
第一節、 系統架構 - 30 -
1、 系統元件說明 - 31 -
2、 系統模組說明 - 35 -
第二節、 系統流程說明 - 36 -
1、 以主題分類樹建立使用者模型 - 36 -
2、 使用者查詢流程 - 40 -
3、 個人化主題內容分類流程 - 41 -
4、 系統學習流程 - 44 -
第四章、 雛型系統實作與評估 - 51 -
第一節、 雛型系統實作 - 51 -
1、 需求分析 - 51 -
2、 資料前處理 - 52 -
3、 程式撰寫 - 53 -
4、 系統測試 - 54 -
第二節、 系統評估 - 55 -
1、 資料人工分類與切割 - 56 -
2、 系統評估 - 56 -
3、 統計分析 - 61 -
第五章、 結論與建議 - 64 -
第一節、 研究結論 - 64 -
1、 使用者模型的建構 - 64 -
2、 個人化分類機制的及時反應性 - 65 -
3、 系統學習機制的有效性 - 65 -
4、 提高瀏覽效率 - 66 -
5、 增加使用者滿意度 - 66 -
第二節、 研究限制 - 67 -
1、 實驗資料的完整性 - 67 -
2、 實驗設計 - 67 -
3、 樣本蒐集 - 67 -
4、 系統效能 - 68 -
第三節、 未來研究方向 - 68 -
1、 擴充可搜尋的資訊範圍 - 68 -
2、 增加隱性使用者回饋的多樣性 - 68 -
3、 設計可自動成長與衰退的主題分類樹架構 - 69 -
4、 比較不同資訊檢索技術的優劣 - 69 -
參考文獻 - 70 -

表 目 錄
表2-1、網站探勘分類 - 16 -
表2-2、理想中旅遊網站所應具備的項目 - 17 -
表2-3、旅遊主題 - 18 -
表2-4、旅遊網站內容之實質項目 - 19 -
表2-5、可用於隱性回饋的行為分類表 - 20 -
表2-6:網站搜尋之評估指標與驗證構面 - 29 -
表3-1、系統參數檔資料格式 - 32 -
表3-2、查詢結果暫存檔標頭檔格式 - 32 -
表3-3、查詢結果暫存內容檔格式 - 33 -
表3-4、使用者紀錄標頭檔資料格式 - 34 -
表3-5、使用者點閱紀錄檔資料格式 - 34 -
表3-6、分類樹資料標頭檔資料格式 - 37 -
表3-7、分類樹資料內容檔資料格式 - 37 -
表4-1、資料蒐集網站列表 - 53 -
表4-2、系統評估之系統參數 - 54 -
表4-3、系統評估人員之人口統計資料表 - 61 -
表4-4、系統評估人員之使用資料統計表 - 61 -
表4-5、單一樣本統計量 - 62 -
表4-6、單一樣本檢定 - 63 -

圖 目 錄
圖2-1、資訊檢索之概念 - 4 -
圖2-2、實體論的虛擬概念建構方式 - 10 -
圖2-3、實體論資料結構的圖形化範例 - 11 -
圖2-4:網站個人化系統之模組 - 13 -
圖2-5、辦公用品之WSTT範例圖 - 22 -
圖2-6、傳統回饋與個人回饋紀錄 - 24 -
圖2-7、SEWeP功能性架構 - 26 -
圖3-1、系統架構圖 - 30 -
圖3-2、使用者側寫檔概念圖 - 33 -
圖3-3、旅遊主題分類樹架構圖 - 38 -
圖3-4、主題分類樹部分範例圖 - 39 -
圖3-5、使用者查詢流程 - 40 -
圖3-6、查詢句對應與相關節點選擇示意圖 - 41 -
圖3-7、個人化內容主題分類模組 - 41 -
圖3-8、文件分類示意圖 - 42 -
圖3-9、分類目錄選擇示意圖 - 43 -
圖3-10、網站使用紀錄探勘模組 - 44 -
圖3-11、使用者短期喜好擷取 - 45 -
圖3-12、短期喜好擷取示意圖 - 46 -
圖3-13、使用者長期喜好擷取 - 47 -
圖3-14、節點權重更新示意圖 - 49 -
圖3-15、詞彙權重更新示意圖 - 50 -
圖4-1、實作流程圖 - 51 -
圖4-2、系統環境與平台 - 52 -
圖4-3、系統評估流程 - 55 -
圖4-4、使用者註冊畫面 - 57 -
圖4-5、第一階段系統評估使用畫面 - 58 -
圖4-6、點選網頁顯示範例畫面 - 59 -
圖4-7、第二階段系統評估使用畫面 - 59 -
圖4-8、滿意度調查畫面 - 60 -
參考文獻
1.Albanese, M., Picariello, A., Sansone, C. and Sansone, L., “Web Personalization Based on Static Information and Dynamic User Behavior,” Proceedings of the 6th annual ACM international workshop on Web information and data management, 2004.
2.Basu, S., Mooney, R. J., Pasupuleti, K. V., and Ghosh, J., “Evaluating the Novelty of Text-mined Rules Using Lexical Knowledge,” Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2001, 233-238.
3.Belew, R. K. “Finding Out About – A Cognitive Perspective on Search Engine Technology and the WWW,” Cambridge University Press, 2000.
4.Chaffee, J. and Gauch, S., “Personal Ontologies for Web Navigation,” Proceedings of the 9th International Conference on Information and Knowledge Management, 2000.
5.Chau, M., Zeng, D., Chen, H., Huang, M. and Hendriawan, D., “Design and Evaluation of a Multi-Agent Collaborative Web Mining System,” Decision Support Systems, 35, 2003, 167-183.
6.Claypool, M., Le, P., Waseda, M., and Brown, D. “Implicit Interest Indicators,” Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent User Interfaces, 2001.
7.Eirinaki, M. Lampos, C., Paulakis, S., and Vazirgiannis, M., “Web Personalization Integrating Content Semantics and Navigational Patterns,” Proceedings of the 6th annual ACM International Workshop on Web Information and Data Management, 2004.
8.Eirinaki, M. and Vazirgiannis, M., “Web mining for web personalization,” ACM Transactions on Internet Technology, 3(1), 2003.
9.Etzioni, O., “The World Wide Web: Quagmire or Gold Mine,” Communication of the ACM, 39(11), 1996, 65-68.
10.Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P. and Uthurasamy, R., “Advances in Knowledge Discovery and Data Mining,” The MIT Press, 1996.
11.Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., and Smyth, P., “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data,” Communications of the ACM, 39, 1996, 27-34.
12.Gao, J., Zhang, J., and Zhou, M., “On the Use of Words and N-grams for Chinese Information Retrieval,” Proceedings of The Fifth International Workshop on Information Retrieval with Asian Languages, 2000, 141-148.
13.Gauch, S., Chaffee, J. and Pretschner, A., “Ontology-based Personalized Search and Browsing,” Web Intelligence and Agent Systems, 1, 2003, 219-234.
14.Huhns, M. N. and Stephens, L. M., “Personal Ontologies, ” IEEE Internet Computing, 3(5), 1999, 85-87.
15.James, A. D. and Jose, P., “The Nature of Indexing: How Humans and Machines Analyze Messages and Texts for Retrieval. Part II: Machine Indexing, and the Allocation of Human Versus Machine Effort,” Information Processing and Management, 2001, 255-277
16.Kelly, D. and Teevan, D. “Implicit Feedback for Inferring User Preference: a Bibliography,” ACM SIGIR Forum, 37(2), 2003, 18-28.
17.Kim, W., Kerschberg, L., and Anthony, S., “Learning for Automatic Personalization in a Semantic Taxonomy-Based Meta-Search Agent,” Electronic Commerce Research and Applications, 1, 2002, 150-173.
18.Kobayashi, M., and Takeda, K., “Information Retrieval on the Web,” ACM Computing Surveys, 32(2), 2000.
19.Kosala, R. and Blockeel, H., “Web Mining Research: a Survey,” ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2(1), 2000.
20.Kummamuru, K., Lotikar, R., Roy, S., Singal, K. and Krishnapuram, R., “A Hierarchical Monothetic Document Clustering Algorithm for Summarization and Browsing Search Results,” Proceedings of the 13th International Conference on World Wide Web, 2004.
21.Liu, F., Yu, C. and Meng, W., “Personalized Web Search by Mapping User Queries to Categories,” Proceedings of the 11th International Conference on Information and Knowledge Management, 2002.
22.Morita, M., and Shinoda, Y., “Information Filtering Based on User Behavior Analysis and Best Match Text Retrieval,” Proceedings of the 17th Annual International ACMSIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1994.
23.Oard, D. W., and Kim, J., “Modeling Information Content Using Observable Behavier,” Proceedings of the 64th Annual Meeting of the American Society for Information Science and Technology, 2001.
24.Rafter, R., and Smyth, B., “Passive Profiling from Server Logs in an Online Recruitment Environment,” Proceedings of the IJCAI Workshop on Intelligent Techniques for Web Personalization, 2001
25.Roiger, R.J. and Geatz, M. W., “Data Mining a Tutorial-based Primer,” Addison Wesley, 2003.
26.Salton, G., McGill, M., “Introduction to Modern Information Retrieval,” McGraw-Hill, 1983.
27.Shen, X., Tan, B., and Zhai, C. X., “Implicit User Modeling for Personalized Search,” Proceedings of the 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2005.
28.Sullivan D., “Document Warehousing and Text Mining,” Wiley Computer Publishing, 2001.
29.Sugiyama, K., Hatano, K. and Yoshikawa, M., “Adaptive Web Search Based on User Profile Constructed without Any Effort from Users,” Proceedings of the 13th International Conference on World Wide Web, 2004.
30.Sun, J. T., Zeng, H.J., Liu, H., Lu, Y., and Chen, Z., “CubeSVD: a Novel Approach to Personalized Web Search,” Proceedings of the 14th International Conference on World Wide Web, 2005.
31.Teevan, J., Dumais, S. T., and Horvitz, E., “Personalizing Search via Automated Analysis of Interests and Activities,” Proceedings of the 28th Annual International ACM SIGIR, 2005.
32.Wang, F. H. and Shao, H. M., “Effective Personalized Recommendation Based on Time-frames Navigation Clustering and Association Mining,” Expert Systems with Applications, 27, 2004, 365-377.
33.Ziegler, C. N., McNee, S. M., Konstan, J. A. and Lausen, G., “Improving Recommendation Lists through Topic Diversification,” Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web, 2005.
34.高政汗,「具自動化建構 本體論 能力之個人化資訊分類系統」,民89,國立成功大學資訊工程學系未出版碩士論文。
35.曾元顯,「專利文字之知識探勘:技術與挑戰」,民93,現代資訊組織與檢索研討會。
36.楊家驥,「以內容分析法改進網站內容之探討:以自助旅遊為例」,民89,暨南大學資訊管理研究所未出版碩士論文。
37.張孟儒,「應用Personal Ontology於會議排程決策支援系統之研究」,民92,長榮大學經營管理研究所未出版碩士論文。
38.張紹勳,「研究方法 Research Method 第三版」,民94,滄海書局。
39.鄭心恬,「旅行業者建構旅遊網站決策之研究」,民90,中國文化大學觀光事業研究所未出版碩士論文。
40.蘇慧捷,「從自助旅遊者資訊行為探討旅遊網站內容之規劃」,民91,台灣大學圖書資訊學研究所未出版碩士論文。
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1. 張湘君(1993)。兒童讀物中老人角色之研究。臺北師院學報,6,163-185。
2. 施婉悅(1996)。電腦輔助教學[CAI]與國小高年級學童數學科學習適應數學態度之相關研究。臺南師院學生學刊,17,1-12。
3. 林碧珍(1991)。國小兒童對於乘除法應用問題之認知結構。新竹師院學報,5,221-288。
4. 林宜臻(2002)。數學課程的設計與執行者的教。研習資訊,19(2),54-63。
5. 林秋萍(2005)。國小數學教育的改革與省思。國教天地,162,11-17。
6. 吳紹裴、陳曉琪、張孟嵐(1994)。兒童讀物的選擇。書苑季刊,21,33-43。
7. 吳明隆(1998)。國小學生數學焦慮、數學態度、歸因信念、學業成就與其電腦態度關係之研究。教育部電子計算機中心簡訊,8703,22-33。
8. 吳元良(1996)。不同數學課程、性別、社經地位的國小學生在數學態度及成就上比較之研究。屏東師範學院國民教育研究所碩士論文,未出版。
9. 尤彥喬、詹勳國(2004)。國小二年級學童乘法單元文字題解題歷程轉變之個案研究-以屏東市一國小為例。修平人文社會學報,3,39-63。
10. 許美華(2000b)。正整數乘法問題解題活動類型之變化-以一個國小二年級學童為例。國教學報,12,143-178。
11. 許美華(2001)。國小二年級學童乘法問題解題策略之變化-以三位學童為例。花蓮師院學報,12,173-199。
12. 郭麗玲(1991)。在畫中說故事的圖畫書。社教雙月刊,46,20-33。
13. 黃幸美(2002)。國小教師的數學教材知識與教學觀點之探討。臺北市立師範學院學報,33,201-216。
14. 黃幸美(2005)。連結生活化情境與生產性練習的數學教學之探討。教育資料與研究雙月刊,64,89-101。
15. 甯範恬(2004)。閱讀、悅讀-以圖畫書搭起師生共讀的橋樑。國教世紀,211,65-71。