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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李錫平
研究生(外文):Shyi Pyng Lee
論文名稱:知識管理2.0於行動軟體智慧型分類之應用
論文名稱(外文):The Application of Knowledge Management Version 2.0 to the Classification in Mobile Software
指導教授:薛迪忠薛迪忠引用關係
指導教授(外文):T. Richard Hsueh
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:企業管理研究所亞太營運管理組
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
論文頁數:76
中文關鍵詞:智慧型軟體分類行動軟體智慧型手機知識管理
外文關鍵詞:Intelligent software categorizationmobile softwareSmartphoneKnowledge management
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由於手機智慧化,還有Apple App Store 帶起來行動軟體熱潮、 在不到三年的時間核准了五十萬個以上的軟體、創造了一百億次下載的記錄,而Google主導的Android Market 也已經累積了三十餘萬個軟體。在這行動軟體爆炸的時代,如何能找到符合需求的行動軟體就更顯得困難,因此如何利用自動化智慧型軟體分類技術協助個人與企業找到合適的行動軟體,成為一重要的研究課題。
行動軟體的說明摘要內容充滿多語言、複雜性與多樣性,本研究以知識管理系統的理論開發一套行動軟體的入口網站系統,提出以關鍵字分析法為基礎之軟體智慧類別自動判定方法,其次透過Web2.0的方法,讓一般使用者都能透過本系統來做行動軟體的分類,促進使用者個人隱知識的分享,當取得眾人輸出的分類知識後,系統運用分析與統計的方法,改善系統的智慧型分類能力。
此外本研究的技術方法更可延伸應用至網路文章的智慧型分類、網路新聞的分類、部落格文章的分類等,可以達到知識管理與知識分享的效果。

Recent growth in mobile phone has concentrated in intelligent use. Apple App Store’s launch created a mobile software boom. To date, Apple APP has approved more than half millions of software, and reached ten billions of downloadings within three years. At the same time, Google-led Android Market has also accumulated three hundred thousands of software. It has become increasingly challenging for mobile users to find desired suitable software applications. Consequently, how to leverage automated classification method to assist users in locating suitable mobile software becomes an interesting research subject.
This research is to develop a prototype system that follows the basics of knowledge management and implements Web2.0 architecture. Keyword analysis and frequency of use are the fundamental aspects used for software classification. With the implementation of Web2.0, the prototype system allows end-users to help improve the intelligence of classification capability.
Two trial runs have been performed with encouraging outcomes. This research has done a proof of concept that one could leverage knowledge management and Web2.0 to address the issue of seeking for suitable mobile software applications. The investigator of this research expects that the study methods and techniques used here could also be applied to other areas that require classification, e.g., internet articles, network news, blog posts, etc.

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