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研究生:陳鴻新
研究生(外文):Chan Hung San
論文名稱:建構一個案例商議模式的推薦系統-以IC測試業服務內容推薦為例
論文名稱(外文):Development of a two-stage CBR recommender system with static and dynamic database – an application of IC Testing Industry
指導教授:黃承龍黃承龍引用關係楊俊傑楊俊傑引用關係
指導教授(外文):Cheng-Lung HuangJing-Jye Yang
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
論文頁數:77
中文關鍵詞:案例式推理推薦系統知識管理案例式推薦IC測試業
外文關鍵詞:Case-based ReasoningRecommender SystemKnowledge ManagementCase-based RecommendationIC Test Industry
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IC測試產業提供給客戶(IC製造上游廠商)之測試服務內容十分複雜,每個客戶針對不同產品皆有不同的測試方法、流程、測試機台的選擇,IC測試廠商通常會與客戶對測試服務內容進行相互諮詢,共同決定測試服務內容,此過程通常是個十分複雜的決策過程。IC測試廠商希望從過往的客戶測試服務內容歷史資料中尋找類似的案例幫助推薦,如此便可以很快找出參考解答。
本研究提出在IC測試服務內容的商議過程中,採用一個經過改良的案例式推薦(Case-Based Recommendation)方式以建構一個互動式的推薦及決策系統,此系統採用兩階段式的案例式推理並結合動態與靜態兩種資料庫供作推薦作業。
系統的作業方式分為兩階段:第一階段先透過輸入客戶基本資料及服務需求資料推理出採用那一種的測試流程,由於在IC測試廠要提供服務前測試流程必須要先被決定後才能推薦各項測試服務項目;第二階段為除了利用第一階段的輸入資料外,會再加上第一階段推理出的結果(測試流程)作為輸入資料以推理出該選用那些機台及設備。
本研究之系統使用兩個資料庫:第一個稱為案例庫,裏面有許多個案例,毎一個案例都記錄著客戶曾經提出的需求,及最後獲得的服務內容(包括使用的測試流程與機台設備);另一個稱為服務目錄庫的資料庫,裏面存放著不斷更新的服務目錄資料,其內容為記錄工廠現在有那些機台及設備可於何時能提供測試服務,由於工廠的機台及設備常隨著不同的時間作維修、保養或正在提供給其他客戶作測試服務中,其可利用的狀況是隨著時間有所不同。
因此本研究所提出的方法就是改良式的兩階段案例式的推理方式,並應用兩個資料庫,一個為案例庫可以視為靜態資料庫,另一個為服務目錄庫為一個動態的資料庫。在第一階段的案例式推演步驟中,只會使用案例庫(靜態資料庫),在第二階段的推理步驟時,將會同時使用到案例庫(靜態資料庫)與服務目錄庫(動態資料庫)。本研究之系統可以在第二階段的案例推理中,利用這兩個資料庫,產生協力式與內容式資訊過濾 (Hybrid collaborative/content base filtering)的服務推薦方式,透過結合兩種推薦方式的優點可以增加推薦的效果,以因應IC測試服務內容的複雜與動態變化。
The purpose of this research was to develop a recommender and decision system and the application of these ideas to an interactive, CBR framework recommendation system to IC testing industry. The case in CBR system is modeled to record session contents between human and machine. This system also combines two databases, in which one is the case base and the other is a service catalog, providing recommendation by a novel way of integrating content- and collaborative-based filtering techniques. The case base can be regarded as the static database because it only stores the past experience and knowledge. On the other hand, the service catalog is regarded as dynamic database because it links to the ERP system, and the data in the database will be updated frequently.
To apply the CBR to the IC industry, the recommendation procedure in this system is adopted to two stages CBR cycle. The first stage is to retrieve the IC test flow and then get the recommendation of all test service through the second stage. Besides using the required features to retrieve the similar case from a case base(static database), this system also can search for service items from an electronic catalog(dynamic database) and then the items can further be ranked by combining two filtering techniques. This will assist users to make decision effectively.
Finally, we introduce how the services recommendation of this system can be applied to IC test industry practically and then evaluate the performance and efficiency.
誌 謝 I
摘 要 II
ABSTRACT IV
表 錄 1
圖 錄 2
一、緒論 3
1.1 研究動機 3
1.2研究內容與方法 3
1.3研究流程 6
1.4論文架構 8
二、文獻探討 9
2.1半導體測試流程 9
2.2推薦系統 14
2.3案例式推理 18
三、系統架構 23
3.1系統的服務內容推薦方法 23
3.2案例模式 31
3.3 服務項目排序演算法 34
3.4 相似度計算方法 35
四、系統實例說明、展示與評估41
4.1 資料輸入實例說明 41
4.2 系統推薦方式說明 44
4.3 系統畫面展示 58
4.4 系統評估 64
五、結論與未來研究方向 72
5.1研究貢獻 72
5.2建議與後續研究方向 73
參考文獻 74
簡 歷 77
中文文獻

李家棟、李柏毅等, 半導體趨勢圖示,電子時報出版 2000年9月。
吳冬友、陳怡寧等 「台灣半導體封裝測試產業結構分析」,輔仁大學企業管理學系第三十
四屆生產管理專題報告 2000年5月。
邱永祥,「運用於類神經網路與資料探勘技術於網路教學課程推薦之研究」,朝陽科技大
學資訊管理系碩士論文,2003年。
張瀚仁,「個人技術對虛擬社群發展之影響」,政治大學資訊管理學系碩士論文,2000
年。
劉先烜,「協同合作式社會網絡篩選:結合網頁結構探勘與協同合作式篩選的個人化機
制」,台大資管所碩士論文,2002年。
楊振興,「應用案例式推理建構機車維修管理系統」,台北科技大學生產系統工程與管理
研究所碩士論文,2002年6月。
張育維,「範例庫推論技術之改良及其在失效模式與效應分析上之應用」,朝陽科技大學
工業工程與管理系碩士論文, 2001。


英文文獻

Aha D. W., “The omnipresence of case-based reasoning in science and
application,” Knowledge-Based Systems, 11(5-6): 261-273, 1998.
Arslan B. and Ricci F., “Case Based Session Modeling and
Personalization in a Travel Advisory System,” eCommerce and
Tourism Research Laboratory, 2003.
Branting K., “Exploiting the complementarily of rules and precedents
with reciprocity and fairness.” In Proceedings from the Case-Based
Reasoning Workshop 1991, Washington DC, May 1991. Sponsored by
DARPA. Morgan Kaufmann, pp 39-50, 1991.
Burke R., Knowledge-base recommender systems , In J. E. Daily, A.
Kent, and H. Lancour, editors, Encyclopedia of Library and
Information Science, volume 69. Marcel Dekker, 2000.
Gertner D.: Structure mapping - a theoretical framework for analogy.
Cognitive Science, Vol.7. s.155-170. 1983.
Gonzalez A. J., Dankel, D., The engineering of Knowledge-Based
Systems, Theory and Practice, Prentice Hall, New Jersey,
ISBN0132769409, 1993.
Kolodner J. , Case-Based Reasoning, Morgan Kaufmann, San Francisco,
1993.
Kowalski, G., Information Retrieval Systems: Theory and
Implementation. Kluwer Academic Publishers. Norwell, MA(1997).
Porter, B. and Bareiss, R. , PROTOS: An experiment in knowledge
acquisition for heuristic classification tasks. In Proceedings of
the First International Meeting on Advances in Learning (IMAL),
LesArcs, France, pp. 159-174, 1986.
Ricci F., “Product Recommendation with Interactive Query Management
and Twofold Similarity,” eCommerce and Tourism Research
Laboratory, 2003.
Sarwar B., Karypis G., Konstan J. and Riedl J., “Analysis of
Recommendation Algorithms for E-Commerce”, GroupLens Research
Group / Army HPC Research Center Department of Computer Science
and EngineeringUniversity of Minnesota Minneapolis, MN 55455, 2000.
Schafer J.B. ,Konstan J. and Riedl , “Recommender systems in e-
commerce”, In Proceeding of the ACM Conference on Electronic
Commerce, Pittsburgh, PA, USA, November 1999.
Schank R., Dynamic memory: a theory of reminding and learning in
computers and people, Cambridge University Press. 1982.
Sullivan D.O, Wilson D., and Smyth B., “Improving case-based
recommendation, a collaborative filtering approach,” In S. Craw
and A. Preece, editors, Advances in Case-based reasoning,
Proceedings of the 6th European Conference on Case Based
Reasoning, ECCBR 2002, pages 278-291, Aberdeen, Scotland, 4-7
Springer Verlag, 2002.
Tsatsoulis C., Cheng Q. and Wei H.Y., Integrating Case-Based
Reasoning and Decision Theory, University of Kansas, 1997.
Tzeng Y. S., “Collaborative Music Recommendation by Profiles of
Trustable Users”, Institute of Information and System A
applications, National Tsing Hua University , 2003.
Watson I., CBR is a methodology not a technology, Knowledge Based
System, 12 , 303-308, 1999.
Wilson D. R. and Martinez T. R. “Improved heterogeneous distance
functions” Journal of Artificial Intelligence Research, 11:1-34,
1997.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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