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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:曾世豪
研究生(外文):Tseng, Shihhao
論文名稱:信任推論與社會網路分析方法建立部落格推薦─網路社群搜尋醫師
論文名稱(外文):Trust Inference and Social Network for Blog Recommendation ─ Physician Search of Virtual Community
指導教授:董惟鳳董惟鳳引用關係
指導教授(外文):Tung, Weifeng
口試委員:翁頌舜張瑋倫
口試委員(外文):Weng, SungshunChang, Weilun
口試日期:2011-07-07
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:資訊管理學系
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:110
中文關鍵詞:社會網路分析信任推論機制協同服務系統設計醫師推薦
外文關鍵詞:Social Network Analysis ( SNA )trust mechanismcollaborative service system designphysician recommendation
相關次數:
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近年社會網路網站( Social Network Sites )的發展快速,其中部落格( Web log )經常是知識建立、分享與傳播的平台。然而,網路上有許多醫療資訊的分享、搜尋醫師或評論醫師的部落格是許多人用來查詢醫師的資訊來源。由於部落格存在許多使用者之間互動的關係,進而建立協同資訊與知識的協助與推薦。例如:醫師或醫療經驗分享的查詢,往往許多查詢者會搜尋他人實際就醫經驗分享的網誌,做為了解與選擇醫師之參考,但對於內容則不易去分辨其可靠度。因此本研究建立社會網路之信任計算之協同決策模型,可加強以信任推論( Trust Inference )的社會網路服務( Service Network Services, SNS )設計,本研究建構服務模式、開發服務系統、與實驗分析與驗證。
本研究以服務科學管理與工程( Service Science, Management, and Engineering, SSME )之跨領域研究之目標,基於Web2.0的應用結合網路社群之醫師查詢的資訊來源與動機,進行新服務設計( New Service Design ),對於醫師評論資源的Web2.0 SNS系統化服務創新,依照使用者之搜尋條件,使用者先根據地區、科別等條件從部落格文章中找出符合使用者搜尋條件之文章,再運用TidalTrust信任推論演算法( Golbeck, 2005 )計算出間接信任值並加以篩選,將篩選出的文章透過部落格文章的社會互動之引用關係( Trackback )的特性,再使用社會網路分析( Social Network Analysis, SNA )方法進行平均最短路徑長度( Average Shortest Path Length )、群聚係數( Clustering Coefficient )及網路中心性( Network Centrality )之計算,找出高信任且高引用程度之文章,最後進行信任推薦( Trust Recommendation )之運算,將高信任推薦值之醫師搜尋出來,並將討論該醫師之相關部落格文章一併推薦給使用者,以協助使用者在符合使用者搜尋條件之前提下,計算其社會網路關係的信任推論且衡量網路連結程度高之評論醫師部落格分享文章,產生協同推薦( Collaborative Recommendation )結果的資訊。本研究依照所建立之服務模式來發展一服務系統,並進行實驗分析與驗證,觀察出在一些相同條件下,信任值與評分值是影響最後推薦值高低的關鍵因素以及效用之評估。

In recent years, social network sites ( SNS ) had developed rapidly. SNSs also can be viewed as an important information platform for knowledge establishing, knowledge sharing, and knowledge dissermation. However, some SNS platforms provide the query users to search for health information from the blogs on which the collectes the other users’ medical treatment’s experiences., Based on many blogs’ interactive relationships among the users, this research proposes a collaborative information and knowledge sharing. The practical experiences from the other users’ sharing can be as a reference for physicians choice, but the blogs’ contents are not easy to make sure their credibility. Therefore, this research develops a social network servcie aligning with trust mechanism for systematic collaborative decision-making model to achieve the goal of service innovation. This research proposes a new service model, service system development, and some experimental analysis and verification.
According to the properties of SSME, the research motivation of physician search through virtual community can be a Web 2.0 applicaiton. Thus, a new service design of Web 2.0 SNS application is to develop systematic physician recommendation service system using SNA approach. When the query user search for the blogs, the analyized and recommended blogs can be determined by social computing and TidalTrust algorithm. However, the trackback is a interactive behavior hat can be explored the social relationships among the bloggers. The average shortest path length, clustering coefficient, and network centrality, the high level of citations and linkage relationships can be measurable to provide the search and recommendation results. In addition, the trust estimation can further facilitate the inference of reliable blogs’ recommendaitons. An integration of SNA and trust network can be used to design the service system that can provide the collaborative recommendation to enhance the decision making of query users. In ther experiments, the effects of the proposed service system using blogs’ search and recommendation.can be verified.

目 錄

表  次 vii
圖  次 ix
第壹章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 2
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 5

第貳章 文獻探討 7
第一節 服務系統設計( SERVICE SYSTEM DESIGN ) 7
第二節 協同推薦( COLLABORATIVE RECOMMENDATION ) 12
第三節 社會網路分析( SOCIAL NETWORK ANALYSIS ) 14
第四節 信任推論( TRUST INFERENCE ) 23

第參章 研究方法 35
第一節 研究架構 35
第二節 使用者需求模組( USER REQUIREMENT MODULE ) 40
第三節 信任推論模組( TRUST INFERENCE MODULE ) 40
第四節 社會網路分析模組( SOCIAL NETWORK ANALYSIS MODULE ) 43
第五節 信任推論社會網路推薦模組( TRUST INFERENCE SOCIAL NETWORK RECOMMENDATION MODULE ) 48
第六節 系統實驗說明 51

第肆章 實驗結果與討論 59
第一節 開發平台與服務流程說明 59
第二節 資料格式說明 62
第三節 系統實驗結果 66

第伍章 實驗評估 77
第一節 實驗設計 77
第二節 實驗結果與討論 79

第陸章 結論與未來研究 97
第一節 管理意涵與研究貢獻 97
第二節 結論 98
第三節 研究限制與未來研究 100

參考文獻 103

表  次

表2-1 協同過濾優缺點之比較 13
表2-2 社會網路中心性 19
表2-3 相關研究之比較表 30
表3-1 使用者資料表 37
表3-2 使用者好友資料表 38
表3-3 高信任值作者資料表 38
表3-4 文章資料表 38
表3-5 科別標籤資料表 39
表3-6 地區標籤資料表 39
表3-7 醫師標籤資料表 39
表3-8 高信任且高引用文章資料表 39
表3-9 醫師推薦值資料表 40
表3-10 部落格文章引用表 54
表3-11 部落格文章引用關係矩陣表 54
表3-12 各節點與其他節點之最短路徑長度表 55
表3-13 各節點之群聚係數彙整表 56
表3-14 文章被引用次數表 56
表3-15 各成員與其他成員之最短路徑長度總和表 57
表3-16 各節點之中介中心性 57
表4-1 開發環境 59
表4-2 使用者資料表格式 62
表4-3 使用者好友資料表格式 62
表4-4 高信任值作者資料表格式 63
表4-5 文章資料表格式 63
表4-6 科別標籤資料表格式 64
表4-7 地區標籤資料表格式 64
表4-8 醫師標籤資料表格式 65
表4-9 高信任且高引用文章資料表格式 65
表4-10 醫師推薦值資料表格式 65
表4-11 符合搜尋條件之醫師及文章 66
表4-12 信任網路關係列表 67
表4-13 使用者TIM之好友資料表 68
表4-14 使用者TIM之高信任值作者列表 69
表4-15 高信任值作者之文章之最短路徑長度總和 70
表4-16 高信任值作者之文章之群聚係數 71
表4-17 高信任值作者之文章之程度中心性 72
表4-18 高信任值作者之文章之接近中心性 73
表4-19 高信任值作者之文章之中介中心性 74
表4-20 高信任且高引用文章內容彙整表 75
表4-21 使用者TIM之醫師推薦值及相關部落格文章 76
表5-1 實驗組合對照表 78
表5-2 實驗變數說明表 78
表5-3 高信任值且高評分值的醫師推薦值之實驗數據 80
表5-4 高信任值且低評分值的醫師推薦值之實驗數據 81
表5-5 低信任值且高評分值的醫師推薦值之實驗數據 82
表5-6 低信任值且低評分值的醫師推薦值之實驗數據 83
表5-7 高信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值實驗數據 85
表5-8 低信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值實驗數據 87
表5-9 高評分值且作者信任值相同之醫師推薦值實驗數據 88
表5-10 低評分值且作者信任值相同之醫師推薦值實驗數據 89
表5-11 社會網路分析為基礎之推薦結果表 93
表5-12 社會網路分析結合信任機制之推薦結果表 95

圖  次

圖1-1 研究流程圖 5
圖2-1 價值共創示意圖 10
圖2-2 協同過濾流程圖 12
圖2-3 社會網路關係圖 15
圖2-4 小世界理論示意圖 17
圖2-5 不同機率下之網路結構圖 18
圖2-6 社會網路結合信任機制示意圖 24
圖2-7 信任推論示意圖 26
圖2-8 TRUSTMAIL介面圖 29
圖2-9 研究概念圖 31
圖3-1 研究架構圖 36
圖3-2 使用者需求模組 40
圖3-3 信任推論模組 41
圖3-4 社會網路分析模組 43
圖3-5 信任推論社會網路推薦模組 49
圖3-7 信任推論圖 53
圖3-8 部落格文章引用結構圖 55
圖3-9 醫師信任推薦圖 58
圖4-1 信任推論與社會網路部落格推薦服務設計 61
圖4-2 信任網路關係 68
圖4-3 信任推論 68
圖4-4 TIM之高信任值作者網路圖 69
圖4-5 部落格引用網路 70
圖4-6 醫師之信任推薦 75
圖4-7 使用者TIM之推薦結果系統畫面 76
圖5-1 高信任值且高評分值的醫師推薦值之系統畫面 80
圖5-2 高信任值且高評分值之醫師推薦值比較圖 80
圖5-3 高信任值且低評分值的醫師推薦值之系統畫面 81
圖5-5 高信任值且低評分值之醫師推薦值比較圖 81
圖5-6 低信任值且高評分值的醫師推薦值之系統畫面 82
圖5-7 低信任值且高評分值之醫師推薦值比較圖 83
圖5-8 低信任值且低評分值的醫師推薦值之系統畫面 83
圖5-9 低信任值且低評分值之醫師推薦值比較圖 84
圖5-10 不同信任值與不同評分值之醫師推薦比較圖 84
圖5-11 高信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值之系統畫面 85
圖5-12 高信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值比較圖 86
圖5-13 低信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值之系統畫面 86
圖5-14 低信任值且文章評分值來源相同之醫師推薦值比較圖 87
圖5-15 高評分值且作者信任值相同之醫師推薦值之系統畫面 88
圖5-16 高評分值且作者信任值相同之醫師推薦值比較圖 88
圖5-17 低評分值且作者信任值相同之醫師推薦值之系統畫面 89
圖5-18 低評分值且作者信任值相同之醫師推薦值比較圖 90
圖5-19 相同文章評分值且不同信任值之比較圖 90
圖5-20 相同作者信任值且不同評分值之比較圖 91
圖5-21 社會網路分析為基礎之推薦流程圖 92
圖5-22 社會網路分析結合信任機制之推薦流程圖 94


1.王群元,以本體論與社會網路為基之推薦系統–以電影推薦為例,國立高雄應用科技大學資訊管理研究所碩士論文,2008年7月。
2.李永銘、陳敬文、廖子鳳,以本體論及社會網絡分析建立部落格推薦系統,第十三屆資訊管理暨實務研討會( 13th CSIM conference ),高雄縣:樹德科技大學主辦,2007年12月。
3.邱繼平,以社會網路為基礎的專利文件推薦系統,中原大學資訊管理學系碩士論文,2008年7月。
4.施淑惠,人際關係對電腦態度之影響—以台北市政府基層公務員為例,元智大學資訊社會學研究所碩士論文,2000年。
5.張家成,探勘合作式學習社會網路支援問題導向學習之學習伙伴推薦,國立台灣師範大學工業教育學系( 所 )碩士論文,2008年6月。
6.陳秉璋,社會學理論,台北:三民書局,1985年。
7.陳嵩,新金融商品開發活動之執行品質與績效-台灣銀行業及保險業之研究,臺大管理論叢,第十四卷,第二期,2004年,頁49-78。
8.黃吉川,成大與IBM攜手合作,邁向21世紀的服務科學,成大研發快訊,第一卷,第十期,2007年10月26日。
9.黃夙賢、林炳憲,部落格好友關係之社會網路分析—以無名小站創作圖像分類為例,電子商務研究,第八卷,第二期,2010年夏季,頁209-230。
10.黃泓翔,基於社會網路的拍賣平台專家推薦系統之研究,國立政治大學資訊管理研究所碩士學位論文,2009年2月。
11.楊逸民,資訊化組織員工人際關係網絡對工作滿意與組織承諾的影響—與科層式組織之比較,元智大學資訊社會研究所碩士論文,2000年。
12.蔡文輝,社會學理論( 六版 ),台北:三民書局,1989年。
13.劉建良,以社會網路分析為基礎之網誌推薦服務設計,天主教輔仁大學資訊管理學系碩士論文,2010年7月。
14.Avesani, P., Massa, P., & Tiella, R., A Trust-Enhanced Recommender System Application: Moleskiing, The 20th ACM Symposium on Applied Computing 2005 ( SAC 2005 ), Santa Fe, New Mexico, 2005.
15.Bitner, M. J., Ostrom, A. L., & Morgan, F. N., Service Blueprinting: A Practical Technique For Service Innovation, California Management Review, Vol. 50, No.3, Spring 2008, pp.66-95.
16.Bizer, C., & Oldakowski, R., Using Context- and Content-based Trust Policies on hhe Semantic Web, The 13th International World Wide Web Conference on Alternate Track Papers & Posters Table of Contents, New York, USA, 2004.
17.Borgatti, S.P., What Is Social Network Analysis, 1998. Retrieved September 22, 2010, from the World Wide Web: http://www.analytictech.com/networks/whatis.htm.
18.Boyd, D. M., & Ellison, N. B., Social network sites: Definition, history, and scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication, 13( 1 ), article 11, 2007.
19.Breese, J., Heckerman, D., & Kadie, C., Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering, The 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 1998, pp.43-52.
20.Burt, R. S., Structural Holes: The Social Structure of Competition, MA: Harvard University Press, Chap. 1-3, 1992.
21.Coppola, N., Hiltz, S. R. & Rotter, N., Building Trust in Virtual Teams, IEEE Transactions on Professional Communication, 47( 2 ), 2004, pp.95-104.
22.Davenport, T., & Prusak, L., Working Knowledge: How Organizaitons Manage What They Know, Boston: Harvard Business School Press, 1998.
23.Dhillon, N., Achieving effective personalization and customization using collaborative filtering, October, 1995. Retrieved October 20, 2010, from the World Wide Web: http://home1.gte.net/dhillos/cf.
24.Dickens, P., Human services as service industries, The Service Industries Journal, 16( 1 ), 1996, pp.82-91.
25.Edgett, S., The New Product Development Process for Commercial Financial Service, Industrial Marketing Management, Vol.25, No.6, 1996, pp.507-515.
26.Freeman, L. C. Centrality in social networks: Conceptual clarification, Social Networks 1, 1979, pp.215-239.
27.Fukuyama, F., Trust: The Social Virtues and the Creation of Prosperity, Simon & Schuster Inc, New York, 1995.
28.Golbeck, J., & Parsia, B., Trust Network-based Filtering of Aggregated Claims, International Journal of Metadata Semantic Ontologies, 1( 1 ), 2006, pp.58-65.
29.Golbeck, J., Personalizing Applications through Integration of Inferred Trust Values in Semantic Web-Based Social Networks, The Semantic Network Analysis Workshop at the 4th International Semantic Web Conference, 2005.
30.Hanneman, R. & Riddle M., Introduction to Social Network Methods, Riverside, CA: University of California, 2005.
31.Hinchcliffe, D., Review of the year's best Web 2.0 explanations, 2006. Retrieved September 25, 2010, from the World Wide Web:http://web2.wsj2.com/review_of_the_years_best_web_20_explanations.htm.
32.Holbrook, M. B., Customer value—A framework for analysis and research, Advances in consumer research, vol.23, 1996, pp.138-142.
33.Ibarra, H., Network centrality, power and innovation involvement: Determinants of technical and administrative roles, Academy of Management Journal, vol. 36( 3 ), 1993, pp.471-501.
34.Kautz, H., Selman, B., & Shah, M., Referral Web: Combining Social Networks and Collaborative Filtering, Communications of the ACM, Vol.40, Iss.3, 1997, pp.63-65.
35.Kazdan, A.E., Encyclopedia of Psychology, New York: Oxford University Press, 2000.
36.Kotler P., Marketing Management: Analysis, Planning, Implementation and Control, 7th ed., Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1991, pp.246-249.
37.Krackhardt, D., MRQAP: Analytic versus permutatioin solutions, Working paper, Carnegie Mellon University, 1993.
38.Lichtenstein, D. R., Netemeyer, R. G., & Burton, C., Distinguishing Coupon Proneness from Value Consciousness: An Acquisition-Transaction Utility Theory Perspective, Journal of Marketing, 54( 3 ), 1990, pp.54-67.
39.Lusch, R. P., & Vargo, S. L., The service dominant logic of marketing: Dialog, debate and directions, Armonk, New York: M. I. Sharpe, 2006.
40.Massa, P., & Bhattacharjee, B., Using Trust in Recommender Systems: An Experimental Analysis, The 2005 ACM Symposium on Applied Computing ( SOAC 2005 ), 2004, pp.1589-1593.
41.Matsuo, Y., & Yamamoto, H., Community gravity: measuring bidirectional effects by trust and rating on online social networks, The 18th international conference on World wide web, 2009, pp. 751–760.
42.McKnight, D. H., & Chervany, N. L., What Trust Means in E-Commerce Customer Relationships: An Interdisciplinary Conceptual Typology, International Journal of Electronic Commerce, Vol.6, No.2, 2002, pp.35-59.
43.Menor, L. J., Mohan, V. T., & Sampson, S. E., New service development: areas for exploitation and exploration, Journal of Operations Management, 20( 2 ), 2002, pp.135-157.
44.Milgram, S., The Small World Problem, Psychology Today, 1, 1967, pp.61–67.
45.Nichols, D. M., Implicit Rating and Filtering, The 5th DELOS Workshop on Filtering and Collaborative Filtering, 1997, pp.28-33.
46.Palme, J., Choice in the Implementation of Rating, The 5th DELOS Workshop on Filtering and Collaborative Filtering, 1997, pp.34-55.
47.Pattison, P., Algebraic Models for Social Networks, Cambridge: Cambridge University Press, 1993.
48.Payne, A. F., Storbacka, K., & Frow, P., Managing the co-creation of value, Journal of the Academy of Marketing Science, 36, 2008, pp.83-96.
49.Pitsilis, G., & Marshall, L., Trust as a Key to Improving Recommendation Systems, The 3rd International Conference on Trust Management, Paris France, 2004.
50.Prahalad, C. K., & Ramaswamy, V., Co-opting customer competence, Harvard Business Review, 78, January, 2000, pp.79-90.
51.Rodie, A. R., & Martin, C. L., Competing in the service sector - The entrepreneurial challenge, International Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research, Vol. 7 Iss: 1, 2001, pp.5 – 21.
52.Rupp, D. E., & Cropanzano, R., The mediating effects of social exchange relationships in predicting workplace outcomes from multifoci organizational justice, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 89( 1 ), 2002, pp.925-946.
53.Sambamurthy, V., Bharadwaj, A., & Grover, V., Shaping agility through digital options: Reconceptualizing the role of information technology in contemporary firms, MIS Quarterly, 27( 2 ), 2003, pp.237–263.
54.Sarwar, B., Konstan, J., Borchers, A., Herlocker, J., Miller, B., & Riedl, J., Using Filtering Agents to Improve Prediction Quality in the GroupLens Research Collaborative Filtering System, The ACM conference on Computer supported cooperative work, 1998, pp.345-354.
55.Scheuing, E.E., & Johnson, M.E., A Proposed Model for New Service Development, Journal of Services Marketing, Vol.3, No.2, 1989, pp.25-34.
56.Scott, J., Social Network Analysis: A Handbook ( 7th Edition ), London: Sage Publications, 2000.
57.Shadanand, U., & Maes, P., Social Information Filtering: Algorithms for Automating "Word of Mouth", CHI'95 Conference on Human Factors in Computing Systems, Vol.1, 1995, pp.210-217.
58.Sheehan, J., Understanding service sector innovation, Communications of the ACM, 49( 7 ), July, 2006, pp.42–47.
59.Sinha, R., & Swearingen, K., Comparing Recommendations Made by Online Systems and Friends, The DELOS-NSF Workshop on Personalization and Recommender Systems in Digital Libraries Dublin, Ireland, 2001.
60.Spohrer, J. & Riecken, D., Service Sciences, Communication of ACM, 49, 7, 2006, pp.31-34.
61.Spohrer, J., Maglio, P., Bailey, J., & Gruhl, D., Steps Toward a Science of Service Systems, IEEE Computer, 1, 2007, pp.71-77.
62.Swearingen, K., & Sinha, R., Beyond Algorithms: An HCI Perspective on Recommender Systems, The ACM SIGIR 2001 Workshop on Recommender Systems, 2001.
63.Sztompka, P., Trust: A Sociological Theory, Cambridge: Cambridge University Press, 1999.
64.Tax, S. S., & Stuart, I., Designing and Implementing New Services: The Challenges of Integrating Service Systems, Journal of Retailing, 73( 1 ), 1997, pp.105-134.
65.Tim O'Reilly, Web 2.0 Compact Definition: Trying Again, 2005.
66.Ulrike de Brentani., Innovative versus incremental new business services: Different keys for achieving success, Journal of Production Innovation Management, 18( 3 ), 2001, pp.169-187.
67.Wasserman, S. & Faust, K., Social Network Analysis: Methods and Applications, New York: Cambridge University Press, 1994.
68.Watts, D. J. & Strogatz, S. H., Collective dynamics of‘small-world’ networks, Department of Theoretical and Applied Mechanics, Kimball Hall, Cornell University, Ithaca, New York 14853, USA NATURE, Vol. 393, 1998.
69.Wellman, B., Which Types of Ties and Networks Give What Kinds of Social Support, Advances in Group Processes, Vol.9, 1992, pp.207-235.
70.Zeithaml, A., Pasuraman, A., & Berry, L., Delivering Quality Service: Balancing Customer Perceptions and Expectations, New York: The Free Press Division of Macmillan, Inc., 1990.
71.Zhang, Y., Chen, H., Wu, Z., & Zheng, X., Develop a Computational Trust Prototype for the Semantic Web, The 22nd International Conference on Data Engineering Workshops, 2006.
72.Zucker, L. D., Production of Trust: Institutional Sources of Economic Structure, Research in Organizational Behavior, 8( 4 ), 1986, pp.53-111.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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