Home 基礎：    介紹說明 2020年十月29日(四)21:00 建站服務館 KM知識庫 ERB線上工具書 客戶支援

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    基礎 介紹說明 5 Types, 82 Doc.

    areA Web Tech. 前線網路科技(11) 研究發展-方向與目標 (33) 線上使用手冊~站長設定(19) 線上使用手冊~會員使用(10) areA Web Tech. English Manual(6)

    		研究發展-方向與目標
    e化專欄(33) | 建站服務(3)
    Search Tags 搜尋標籤研究與運用

    Tags:39    		知識探勘 , 衝碼 , 站內檢索 , 線上工具書 , R&D , 站內搜 , wiki , 授權管理 , user , eUnit , Tags , 知識管理 , 標籤 , WLEC , 比對 , KM , ENS , 後端 , 搜尋引擎 , SMART , 工作平台 , 站長 , search , 組織 , google , 前線網路科技 , 結構 , Mail , 程序 , 分析 , 程式設計 , 效率 , 分類 , 資料庫 , web , 自動 , areA , 系統 ,


    什麼是 Search Tags 搜尋標籤？


    順著所需的廣度或深度，自由自在地遊走。




    憑著一個方向，就可以去探索去發現
    To Explore tag by tag




      Search Tags 搜尋標籤 讓 程式 有 閱讀能力


      資訊內容是作者透過 word by word 的產生，而形成的一個獨立的數位文件，這個文件如果我們用化學的觀念來解構時，可做出這樣的分析─「文件是由各個段落所組合而成的聚合物，每一個段落是由數個句子組成，句子就像是一個分子，裡面的字就好比是原子」。當我們要來比較文件的近似與差異度時，掌握其主要成份異同，就是最清楚又最簡單的標準。
      重要的成份就是重要的元素，只要能找出來已知的元素，比較一下對方是否也存在？相同的元素多不多？其間的關係與關聯性自然就出來了。


      Search Tags 搜尋標籤 成為導航員


      當然在文件裡，元素就是原子，原子就是字。如果針對所有的字，那就太低路啦也太沒效率。至於那些字是重要的？可以透過站內搜尋引擎(站內檢索)的記錄中獲得，來找出重要的字(關鍵字)，運用關鍵字 (keyword) 來協助建立資料之間的關係，這個特定的關鍵字即是搜尋標籤 ( Search Tag or Tag )，目的要讓探索者 (Explorer) 在閱讀資訊或資料庫時，順著他自己所需知識的廣度或深度，自由自在地遊走，更方便地在知識上取其所需。Search Tags 需要搭配搜尋引擎 (Search-Engine) 做為輸入、輸出 (STDIN、STDOUT) 重新導向的傳遞工具。



      Search Tags 搜尋標籤(資訊探勘標籤)

      Rules and Usage
      搜尋標籤需要定義規則與使用條件




      The Search Tags Rules
      • Tags 需要與不需要
        先過濾一些沒有意義的字，沒有必要讓它產生一些壞的 Tags，再留給後人刪除。
      • Tags 的產生與不產生
        任何一個 keyword 都可能成為 Tag，但需經過搜尋引擎的檢驗。不需要預先準備一個不存在的 Tag，當搜尋符合文件數量少於 minmun=3，因為文件過少；當數量大於 Total 1/3，因為文件過多，會造成效率變差所以不產生Tag。
        一個中文字的 Tag，會在 eUnit 的站上顯示，為了避免造成過多的 Tags 列，當在系統內瀏覽到此 Tag，故不顯示。
      • Tag 可能造成系統或程式設計的新問題
        衝碼、執行效率、導向介面、資訊累積(只新陳無代謝)的因應，因此需要持續的程式設計與部份手動管理。



      The Search Tags Usage
      • 好的 Tags 與壞的 Tags 的差異
        好的 Tags 搜尋吻合的資料數不會超少也不會超多。
        好的 Tags 是文件的重要關鍵字，如同推理的證據、檢驗的切片、重要成份，它們具有一定的樣本意義。


      • Tags 的管理
        配合自動通報系統 ENS，當 Tags No Found 累積達固定的數量時用 email 通知站長 Search Tags Report。
        新的 Tag 產生要用 ENS 自動通報站務人員。
        無效率的 Tags，可以用搜尋標籤管理的功能將其刪除，管理權目前與WLEC同屬相同單位，來授權管理。


      • Tag-Groups 的形成，由系統根據 Tags 的集合關係，產生 Tag-Group，做為從屬關聯的資料採礦 (Data-Mining) 路標化工具。
        根據 Tag 的相似度所產生的 Tag-Group(s)。例如 A, AB, BC, ABC 的 四個 Tags，會有三個母級的Tag-Group，包括A組(A,AB,ABC)，AB組(AB,ABC)，BC組(BC,ABC)，而且 Tag-Group A 為 Tag-Group AB 的母級 Group，所以A變成祖母級的 Tag。


      • Tag 使用的語言特性
        英文句的每個字都有空白間隔，但中文句的字彼此相連，keyword 夾在字前字後的判斷會有差異。


      • tagid 解決使用端採用非預設的語言介面
        使用某個已存在的 Tag, 其值以 tagid 替代，可避免非預設語言區的使用者，在輸入與輸出間重新導向產生的錯誤。



    Search Tags 搜尋標籤開發重點 與 KM 知識管理的比較



    Depth of Focus: Tags and KM
    KM 是屬於規劃性的

    Tags 是比較實證化的經驗



    • Tags 與 KM 之間的特性與差異
      Tags, KM 都是資訊探勘與知識探勘的重要工具，Tags 需要配合搜尋引擎才能運用；KM 需要由系統建立索引資料庫或關聯資料庫，搭配網站後端管理才能啟動。
      KM 是屬於規劃性的，比較有導入與歸納的索引特質，用在可族群化資訊的區隔與資訊社群的分類；Tags 是比較實證化的經驗累積，採用共通的語句，來找出資訊的交集與共同點。
      KM 與 Tags 產生的經過與程序差異：KM 的產生與定義是由結構組織者 (e-organizer) 與資訊發行人 (e-publisher) 決定；Tags 則是由讀者透過搜尋引擎搜尋關鍵字，經系統查詢比對後，如果符合 Search Tags Rule、Search Tags Usage 即產生。


      插圖說明:
      KM 是屬於規劃性的
      要幾根電線桿？粗的細的要分清楚？電從那裡接過來？又從這裡接到何處？
      Tags 是比較實證化的經驗
      先找根電線桿，確認是否有電，電量多少。



    Development: Search Tags Tech. 搜尋標籤開發比較
      eBay vs areA Web Tech.
    • eBay 的搜尋標籤是作者寫完文件後，作者再設定 Tags，Tags 的數量由eBay決定，然後使用者再輸入關鍵字來找 Tags，在導向至相關文件。可參考 http://pages.ebay.com.hk/help/account/search-tags.html
    • areA Web Tech. 搜尋標籤的作法是當作者寫完文件後，不用再自己建立 Tags，而是使用者在搜尋某關鍵字後，系統自動會根據搜尋結果判定是否產生 Tags，讀者在瀏覽網頁資料時，系統會自己抓關聯的 Tags，產生一個 Tags 列，讓使用者直接點選。


      WIKI vs areA Web Tech.
      wiki 的詞條作法與 areA Tags 的不同
    • wiki 詞條的作法
      透過適當的位置先由資訊發行者產生詞條，系統可以依照位置的關係來定義資訊的從屬關聯，資訊發行者再透過詞條來衍生新的文件與資料。
    • areA Search Tags 搜尋標籤的作法
      已經先有的各個文件(資訊發行者透過工作平台產生)，Tags 則是由讀者在使用搜尋引擎時觸發產生，同時各個文件則因此含有不同的 Tags，讀者可透過 Tags 瀏覽列來延伸閱讀，Tag-Group 也是由系統自動產生，可做為資訊探勘的路標工具。



    搜尋標籤與站內搜尋引擎的延伸與開發定位


    areA Web Tech. 資訊搜尋的設計定位
      把自己的搜尋與探勘系統做到最好，其他的外部搜尋的工作，放心地交給Google；不要浪費設計與開發資源。



      1. 強化網站內部搜尋引擎與執行效率。
      2. 定義好的 Tags' Rules。
      3. Tags 由使用者定義，通過 Tags' Rules and Filters 後自動產生。
      4. Tags 由使用者例外名單 (by userip)
      5. Tags 資料庫與過濾器由授權單位以人工管理。

      Keep IT Simple and Smart !


    延伸運用






    (本站已設計完成並運用 KM 與 Search Tags，並不斷地根據實務進行改良我們的網站系統) areA Web Tech. 前線網路科技 R&D





    作者 • 研究發展-方向與目標 (ar001) > 介紹說明 > •原出處 •留言 介紹說明編輯

    研究發展 | 基礎
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    關鍵字的時間序列(四季與節氣)
    文件近似度量測理論
    延伸關聯運用-近似度分析
    EC技術領域-商務、人際、資訊、管理
    Search Tags 搜尋標籤研究與運用
    智慧型網路商品服務統計表
    圖片搜尋器(pSearch)-搜尋引擎以人工智慧的方式找圖
    e化工作平台-資訊關係與投入產出
    QR碼的介紹
    iSearch站內檢索(搜尋引擎)與 Search Tags 的整合設計
    AutoPilot 設計開發計劃
    ERB (e-Reference Book) 線上工具書整合設計
    老子宅配的道(V=L/T 速度、距離、時間，三個變數的思考)
    客戶合作夥伴計劃-開發更符合客戶所需的程式與功能
    Google小工具設計效益與iGoogle影響力實例數據分析
    客戶端螢幕顯示商品等比例1:1實際大小
    擷取關聯資料庫與標籤式嵌入(Relative Database Tag Plugin)
    前線網路科技R&D，在Google的排名，至少15項 TOP 1
    CDMS-客製化管理-系統端
    IT專業領域-職別分類與工作
    CDMB-客製化管理-用戶後端
    Web Link Exchange Center 網站鏈結交換中心系統開發
    iMC ProtoType 客服資料交換中心系統開發
    入口網站、分類搜尋網站、EIP企業入口網站是什麼?
    舉世聞名的GOOGLE 網上最新最好的搜尋引擎。
    智慧型視覺板面網頁-設計研發
    智慧型網路資料傳遞技術
    一切從簡，避免墮入電子商務的陷阱
    多項獨步領先技術 把複雜的變簡單
    如何善用網路的優點？來解決什麼樣的問題？
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    網路互動的心理與程式規劃 (PAY and RETURN)
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