陳林志;葉國暉;陳大仁;陳冠瑜;
頁: 155-183
日期: 2017/04
卷期: 24(2)
關鍵字: 潛在語意分析;機率潛在語意模型;潛在狄利克里分配;關係主題模型;谷歌部落格搜尋;
Keywords: latent semantic analysis;probabilistic latent semantic analysis;latent dirichlet allocation;relational topic model;Google blog search;
摘要: 部落格搜尋引擎是ㄧ種類似於谷歌的搜尋引擎，因為它們會自動收集來自網路上大量的資訊，並利用免費的介面讓一般人能搜索它們的資料庫。兩者之間的差異在於，部落格搜尋引擎主要是針對部落格進行索引並篩選掉一般的網頁，這個功能讓部落格搜尋引擎增加了一些特殊和獨特性...

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陳林志;陳大仁;葉國暉;吳忠澄;
頁: 273-315
日期: 2015/07
卷期: 22(3)
關鍵字: 語意分析;部落格搜尋;潛在語意分析;機率潛在語意分析;奇異值分解;
Keywords: semantic analysis;blog search;latent semantic analysis;probabilistic latent semantic analysis;singular value decomposition;
摘要: 近年來線上部落格成長的速度如同其它社群網站一樣迅速。一般而言，我們使用不同部落格搜尋引擎（例如：Technorati、Blogpulse、Google Blog Search）搜尋那些我們最感興趣之部落格貼文；一般而言，當我們從部落格搜尋引擎進行搜尋時，很可能會面臨到同義詞（兩個字詞形態...

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陳林志;林育任;
頁: 97-129
日期: 2013/01
卷期: 20(1)
關鍵字: 網頁摘要文件分群;個人化搜尋引擎;階層式分群;分群標籤;元搜尋技術;
Keywords: Web-Snippet Clustering;Personal Search Engine;Hierarchical Clustering;Clustering Label;Metasearch Technique;
摘要: 本論文發展了一套具有分群能力之個人化系統，Personalization Web-Snippet Clustering System（PWSC），此系統是基於元搜尋技術。此系統的第一階段根據使用者所輸入之查詢，針對不同搜尋引擎匯集相關網頁摘要文件。第二階段，透過Mean Reciprocal Rank（MRR）計算模型重...

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陳林志;陸承志;
頁: 111-130
日期: 2005/01
卷期: 12(1)
關鍵字: 向量投票;連結預測;搜尋引擎;使用者行為函數;
Keywords: Search Engine Vector Voting;Hyperlink Prediction;MetaSearch;User Behavior Function;
摘要: 本文提出一個依據使用者行為進行預測網頁的搜尋引擎，它具有兩種搜尋機制：搜尋引擎投票向量(SVV)以及連結預測(HLP)。SVV的方法是對六個知名的搜尋引擎進行英文關鍵字搜尋，當一個網頁能夠從這些搜尋引擎取得較多且較前面的排名，則該網頁的權重自然較高。至於HLP的方法...

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