臺灣博碩士論文加值系統

近年來由於網際網路的蓬勃發展，加上網站製作技術日趨成熟,，
網頁空間的取得變得相當容易，使得網站的數量以驚人的數量成長；
但也由於建構網站的門檻愈來愈低，許多非專業及缺乏技術的人員所
設立的網站品質良莠不齊，網站品質的評鑑已然是一項重要的課題。
過去的研究均利用人工的方法來進行網站評鑑，本研究整理過去
專家們提出的評鑑準則，以自動化的方法量化各評鑑準則，但不加以
評分，嘗試利用類神經網路的學習能力，從另一個角度來審視這些評
鑑準則。主要目的在於瞭解目前網站品質評鑑的發展現況，並嘗試利
用類神經網路學習熱門網站的規則，看看是否符合實際的結果，再根
據學習的結果反推可能造成網站受歡迎的原因，重新評估過去被提出
的評鑑準則，提供網站設計者設計網站的參考依據，也使相關管理人
員在分析網站時更加方便。
本研究整理過去專家們提出的評鑑準則，以國內最具公信力的網
站排行網站為基準，利用Java 語言設計程式，以自動化的方式蒐集上
該網站的網站排名資料，評估並分析各項評鑑指標，本研究嘗試結合
傳統迴歸分析與類神經網路來進行指標相關性分析與網站造訪人次排
名預測，最後建立網站造訪人次排名預測模型。

The technology for developing website becoming mature and
the ease to obtain webpage space, the number of websites grows
with a surprising speed. But the lower threshold of website
construction also means that the quality of websites can vary
drastically since many websites are built by amateurs with little
experience. Website quality assessment is thus becoming an
important subject.
Past researches on website quality assessment usually
conducts the assessment manually. This research collects and
induces quantifiable criteria in website quality assessment from
the literature, develops automated tools for computing these
criteria, and applying the learning ability of artificial neural
network to predict the ranking of the average number of visits
of a website from the collected data. The main purpose is to offer
website administrator a tool for analyzing websites, and
possible improvements for a website.
The average number of visits is based on a domestic website
that continuously monitors visiting data of some websites for
應用類神經網路於網站排名預測
III
years. Java language is used to design an agent program, called
SiteCrawler, which automatically crawls a ranked website and
collects the assessment data and its average number of visits.
Finally, artificial neural network is augmented with statistics
techniques to analyze the relationship of the collected metrics
and the average number of visits for website, and a prediction
model of the average number of visits for a website is
established.

第一章 緒論........................................ 1
第一節 研究動機與背景.................................. 1
第二節 研究目的....................................... 3
第三節 研究對象與限制................................. 5
第二章 文獻探討.................................... 7
第一節 網站評鑑準則相關研究之探討..................... 7
第二節 類神經網路.................................... 20
第三節 預測方法...................................... 28
第三章 研究方法................................... 31
第一節 研究架構...................................... 31
第二節 研究變數與定義................................ 33
第三節 研究工具...................................... 45
第四節 研究流程....................................... 47
第五節 研究限制....................................... 48
第六節 系統設計與架構................................ 49
第四章 資料分析................................... 51
第一節 資料來源....................................... 51
第二節 相關分析....................................... 54
應用類神經網路於網站排名預測
V
第三節 類神經網路模型................................ 61
第四節 預測模型....................................... 66
第五節 迴歸模型...................................... 68
第六節 討論.......................................... 75
第五章 結論與建議................................. 83
第一節 結論.......................................... 83
第二節 後續研究與建議................................. 83
參考文獻.......................................... 85
中文部份.............................................. 85
英文部份.......................................... 86

中文部份
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