葉鎮源;楊維邦;柯皓仁;鄭培成;
頁: 271-304
日期: 2014/07
卷期: 21(3)
關鍵字: 多文件摘要;摘錄式摘要;語句關係網路;網路節點向心性;語句排序;
Keywords: multidocument summarization;extraction-based summarization;sentence similarity network;network-based sentence centrality;sentence ranking;
摘要: 摘錄式摘要技術的核心在於評估語句的摘要代表性，藉以排序語句作為摘錄語句時的依據。本研究將語句視為節點，藉由語句相似度來決定節點間是否存在連結，依此建構出語句關係網路模型。接著，衡量節點在網路中的重要性或對於其他相連節點的影響性，提出：（1）Degree Cent...

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黃純敏;林重佑;黃進瑞;
頁: 423-447
日期: 2013/10
卷期: 20(4)
關鍵字: 學習向量量化;推薦系統;混合過濾;協同過濾;內容過濾;
Keywords: Learning Vector Quantization;Recommendation System;Hybrid Filtering;Collaborative Filtering;Content-based Filtering;
摘要: 內容過濾與協同過濾是經常用於提供個人化服務的技術，近年來則多偏向結合各種監督式學習的混合式過濾方式，並以三層或多層式網路架構產生推薦結果，然而其設計不易且有網路收斂效率低的問題。本研究以學習向量量化（Learning Vector Quantization；LVQ）簡約的兩層式網路...

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葉怡成;陳重志;黃冠傑;
頁: 135-154
日期: 2008/04
卷期: 15(2)
關鍵字: 半徑基神經網路;監督式學習;核函數;分類;
Keywords: Radial basis function network;supervised learning;kernel function;classification;
摘要: 徑向基底函數網路(RBFN)常用於分類問題，它的核有形心與半徑二種參數，這二種參數可用監督式或無監督式學習來決定。但它有一個缺點是視所有自變數有同等地位，故分類邊界是圓形，但事實上每一個自變數對分類的影響力不同，分類邊界是應該是橢圓形較合理。為克服此一缺點...

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王俊程;邱垂鎮;葛煥元;
頁: 143-184
日期: 2005/10
卷期: 12(4)
關鍵字: 線上拍賣;社會網絡分析;信任成本;哄抬評價;類神經網路;
Keywords: Online auction;Social network analysis;Inflated reputation;Neural network;Cost of trust;
摘要: 線上拍賣漸為一般大眾接受，交易額常創新高之際，卻也慢慢成為網路交易欺騙的主要來源，影響使用者對線上交易的信任。在線上拍賣市場的環境下，由於匿名性的特質，交易者容易取得或更換不同的身份資訊，是以身份難以確認，其個人特性資料不再可以倚賴作為偵測詐欺行為的...

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許中川;
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路，可以將高維度資料投射到低維度空間，並以視覺化方式呈現，反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛，包括工程方面及商業方面，例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而，傳統自...

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