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...

引用     導入Endnote

楊燕珠;陳志豐;
頁: 165-184
日期: 2009/01
卷期: 16(專)
關鍵字: 高頻項目集;樣式匹配;特徵抽取;文件分群;
Keywords: Frequent Itemset;Pattern Matching;Feature Extraction;Document Clustering;
摘要: 網際網路普及，越來越多使用者在網路上搜尋相關資料進行閱讀，本研究目標是將大量文件資料進行主題集群分析，方便使用者能很快瞭解文件集有哪些主題，迅速選擇所需主題的文件進行閱讀。本研究以關聯規則之高頻項目集結合近似樣式匹配，探勘出「近似高頻樣式」作為文件特...

引用     導入Endnote

侯建良;楊綠淵;
頁: 205-228
日期: 2004/10
卷期: 11(4)
關鍵字: 知識管理;顧客關係管理;分群;權限管理;關聯性分析;
Keywords: Knowledge Management;Customer Relationship Management;Clustering;Security Management;Correlation Analysis;
摘要: 由於網際網路技術發達，使用者透過資訊網路取得資訊、進行交易之頻率已顯著提升。為使企業之知識文件、銷售資訊能有效而正確地提供予潛在需求對象，以實現文件保密或一對一行銷之理念，本論文乃以文件關聯性為基礎發展企業知識分群法則，並配合使用者之閱讀趨勢（包括瀏...

引用     導入Endnote