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研究生:尹德銘
研究生(外文):Te-Ming Yin
論文名稱:具有使用者偏好適應能力之知識推薦系統
論文名稱(外文):An adaptive knowledge recommender system
指導教授:黃承龍黃承龍引用關係曾綜源曾綜源引用關係
指導教授(外文):Cheng-Lung HuangT.Y. Tseng
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:資訊管理學系碩士班
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
中文關鍵詞:知識庫推薦系統
外文關鍵詞:Knowledge management systemRecommender system
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在這個資訊爆炸的年代,許多公司都陸續建置了知識庫,使用者可以透過知識庫獲得大量的資訊,但是知識庫不應只提供使用者被動的查詢,更應了解使用者需求、適應使用者的偏好,以主動提供使用者知識。本研究以公司內部之知識庫為對象,實作一個具有使用者偏好適應能力之知識推薦系統,藉由建立使用者的使用者輪廓、分析知識庫的知識,以漸進的方式適應使用者的偏好,進而推薦使用者所屬需求的知識內容,達成事半功倍的學習效果。為了驗證本推薦系統,系統完成後另外以代理人的機制,評鑑與驗證此系統的可行性。
Within the explosion of information era, many companies had set up their knowledge management system. Users can get lots of information by using the system. A good knowledge management system is never just being a search engine. It should be adaptive to understand the needs of users, and provide knowledge actively. In this paper, we build an adaptive knowledge recommender system on the intranet of a company, which can understand the user's need by setting up the user's profile and analyzing the content of documents. Further more, system recommends the knowledge that matches our user's need. After that, we use the Agent Mechanism to evaluate our system.
1. 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究動機
2. 文獻探討
2.1 推薦系統
2.2 自動化文件分類
2.3 文件斷詞處理
2.4 文件推薦處理
2.5 關鍵字之萃取
3. 研究方法與架構
3.1 研究流程
3.2 系統架構簡介
3.2.1 內容結構分析模組
3.2.2 使用者模組
3.3 使用者分群
3.4 知識推薦步驟
3.5 推薦效能評定指標
4. 系統實作展示
4.1系統架構
4.2 使用軟體介紹
4.3資料庫之建立
4.4 畫面展示
5. 實證評估
5.1 研究模式與變數
5.2 實證研究
5.3 實驗設計及實驗流程
5.4 實驗結果
6. 結論與未來研究方向
6.1 研究結論
6.2 研究限制
6.3 未來研究方向
參考文獻
中文部分
英文部分
中文部分
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