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研究生:張孟秀
研究生(外文):Meng-Hsiu Chang
論文名稱:基於Tag分析之相似瀏覽興趣Blogger研究
論文名稱(外文):The study of using Tag Analysis to Group Bloggers with the Similar Browsing Interest
指導教授:蘇怡仁蘇怡仁引用關係
指導教授(外文):Yi-Jen Su
學位類別:碩士
校院名稱:樹德科技大學
系所名稱:資訊工程系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:44
中文關鍵詞:FolksonomyTagSocial Network Analysis
外文關鍵詞:FolksonomyTagSocial Network Analysis
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自Web 2.0推出後,其相關技術與服務已普遍建置於各入口網站及社群網站上,其中又以部落格(Blog)服務最廣受到網路族的青睞。面對資訊超載的網際網路,部落客(Blogger)需要一套有效地分類與管理各類媒體(文章、照片及影片)的機制,通常以使用Tag來輔助分類的方法最為普遍。如何將具有相似興趣的部落客之Tag聚集起來,形成一個具有高品質的結合眾人分類共識的「Folksonomy」就成為一個有趣的議題。本研究提出以每一位部落客所使用的Tag Cloud作為個人興趣判斷的依據,然後使用Social Network Analysis (SNA)中的社群發現(Community Discovery)技術去辨識具有相似興趣的部落客,並以著名的書籤分享網站「Del.icio.us」作為本研究的實驗資料來源。
Web 2.0 technologies and services have been widely deployed in various portals and network-community websites. Of all these services, the Blog has attracted the most users. In the age of information overload, bloggers need an efficient and effective classification method to manage various types of media (e.g. articles, photos and films). Generally, tagging is the most favored sorting method. How to collect tags set by bloggers of the same interests to form a high-quality “Folksonomy” thus becomes an important issue. This paper proposes to identify the interests of a blogger by his/her Tag Cloud. Then Community Discovery, a social network analysis method, could be employed to group bloggers of the same interests. The dataset in this experiment comes from the famous bookmark-sharing website “Del.icio.us”.
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1研究動機 1
第二章 相關背景 3
2.1資料探勘 3
2.1.1 關聯法則 5
2.1.2 群集分析 5
2.2 Web 1.0與Web 2.0比較 7
2.2.1 Tag 9
2.2.2 Tag語意模糊不清 11
2.2.3 Folksonomy 12
2.2.4 Tagging System 13
2.3 Graphs 15
2.3.1 One-mode network 16
2.3.2 Bipartite network 17
2.3.3 1.5-Club 17
第三章 相似興趣部落客發掘系統 19
3.1系統流程 19
3.2系統架構 21
3.2.1 Blog Information Collector 21
3.2.2 Blog Information Database 23
3.2.3 Blog Information Processor 24
3.2.4 具方向性之1.5-club群體 26
3.2.5 1.5-club相鄰之群體 27
第四章 實驗方法與結果 30
4.1實驗方法 30
4.2實驗結果 33
4.2.1 找尋使用者與朋友之關係 33
第五章 結論與未來展望 36
5.1 Content-based Recommendation System 38
5.2 Collaborative Filtering Recommendation System 38
5.3部落格推薦系統 39
參考文獻 42
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