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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李羿賢
研究生(外文):Li, Yi-Hsien
論文名稱:台灣資訊研究者的學術網路
論文名稱(外文):Academic Network of Computer Science in Taiwan
指導教授:梁婷梁婷引用關係
指導教授(外文):Liang, Tyne
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:多媒體工程研究所
學門:電算機學門
學類:軟體發展學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:49
中文關鍵詞:學術網路潛在語意分析
外文關鍵詞:Academic NetworkLatent Semantic Analysis
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隨著Web2.0網路應用成功的發展,社交網路不再只是一種概念,而是能夠實際存在網路上的一種社會結構。在現實世界中,存在許多不同種類的社群網路,但是現今網路上的社群網路平台大部分都建立於朋友關係之上,例如: Facebook、Twitter、Google+。目前沒有一個學術網路可以提供研究者探索及了解其他研究者的學術網路。因此,這篇論文的目的是建立一個台灣資訊領域的學術網路,提供使用者能更有效地了解研究者和他們之間的關聯。在我們的研究方法中,首先收集266 學者發表的16,981篇著作篇名,利用維基百科電腦科學內文建立LSA分類器,將著作篇名透過LSA分類器對應至所屬領域,從中取得學者在各研究領域的成果。最後透過研究者之間的研究領域、合作關係、機構單位建立台灣資訊學術網路。
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 問題定義 1
1.3 方法簡介 1
1.4 論文架構 2
第二章 相關研究 3
2.1 主題-關鍵詞 3
2.2 主題模型 4
第三章 研究方法 6
3.1 語料處理 7
3.1.1 單字詞 9
3.1.2 名詞片語 11
3.2 學術研究關係處理 12
3.3 學術合作 19
3.3.1 論文合作 19
3.3.2 教育合作 20
3.4 機構關係 22
3.5 關係結果處理 22
第四章 實驗與實驗分析 24
4.1分類實驗 24
4.2 統計結果 24
4.3分群實驗 25
第五章 結論 37
參考文獻 38
附錄 40
[1] Deerwester, S. , Dumais, S. T. , Furnas, G. W. , Landauer, T. K. , & Harshman, R. (1990) , "Indexing By Latent Semantic Analysis", Journal of the American Society For Information Science,41, 391-407. 10
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[12] 李文波,孫樂,黃瑞紅,馮元勇,張大鯤(2008),"基於Labeled-LDA模型的本文分類新算法”,第三屆全國信息檢索與內容安全學會會議
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[16] L Chen, N Tokuda, A Nagai (2003). "A new differential LSI space-based probabilistic document classifier", Information Processing Letters 2003,88(5):203-212
[17] Steyvers M., Smyth P., and Griffiths T. (2004). "Probabilistic author-topic models for information discovery. ", In Proc. of SIGKDD’04.
[18] Griffiths T.L., Steyvers M., Blei D., and Tenenbaum J.B. "Integrating topics and syntax. " In Advances in Neural Information Processing Systems 17. MIT Press, Cambridge, MA, 2005.
[19] McCallum A., Corrada Emmanuel A., and X. Wang. "The author-recipient-topic model for topic and role discovery in social networks". Technical Report UM-CS-2004-096, Department of Computer Science,University of Massachusetts, 2004.
[20] Buntine W., Lofstrm J., Perki J., Perttu S., Poroshin V., Silander T., Tirri H., Tuominen A., and Tuulos. V."A scalable topic-based open source search engine". In IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, pages 228–234, 2004.
[21] Blei D. and Lafferty J.. "Correlated topic models". In Neural Information Processing Systems, volume 18,2006.
[22] Shou-de Lin and Hans Chalupsky ,”using unsupervised link discovery methods to find interesting facts and connections in a bibliography dataset”, in a bibliography dataset. SIGKDD Explorations, 5(2) 173-178, December 2003
[23] Shou-de Lin and Hans Chalupsky. Unsupervised Link Discovery in Multi-relational Data via Rarity Analysis. In Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining. Melbourne, Florida. 2003

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