研究發展-方向與目標

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   Welcome 使用者 訪客    2019年十二月16日(一)06:27
  
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    延伸關聯運用-近似度分析
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開發延伸關聯運用之前的提問


    要先了解延伸什麼?關聯什麼?延伸閱讀的意義何在?
    • 是什麼原因促使站主想要建立資訊?
    • 使用者來訪為的是什麼?
    • 資訊為什麼要用網路來發佈或取得?
    • 資訊與資訊之間怎樣自動產生關係?用什麼方式讓他們自己自然地連在一起?


開發目的


    尋求同時能服務網站站主、網站讀者雙方面的需求。
    • 留住讀者,創造較高的點閱率,讓網站建立資訊者的辛苦有價值。
    • 焦點集中,當閱眾找到某個網頁時,應該對該文有興趣,讓閱眾願意留下來多瀏覽幾頁。
    • 自動找出內容接近的相關文章,並根據比對關鍵字的異同,進行近似度分析的量化排序,方便延伸閱讀。
    • 把閱讀網站資訊的過程模擬成旅遊,標籤(Tags)成為使用者的休息站。出發時,使用者的動線是自由的自主的,享受旅行過程中隨處可得的樂趣。



使用 Tags研發的技術


    運用 Fuzzy 理論的近似推理(Approximation reasoning),根據自動資訊探勘的結果,處理資訊內容的模糊集合、模糊關係、模糊邏輯、模糊控制、模糊量測。
    • Tags Explorer 搜尋標籤訊息列:關鍵字、符合文件數
    • Refferenced Tags' List of the Headline and Content (ref_tag_hc) 表:文件序號(document_id), 標題關鍵字(idtimesrn_h), 本文關鍵字(idtimesrn_c)
    • 文件近似度量測理論
        關鍵詞權重
      • 相同度量化分析: 有相同的 Tags [關鍵字a(1/符合文件數)+關鍵字b(1/符合文件數)+...+關鍵字n(1/符合文件數)] )
      • 差異度量化分析: 不同的 Tags [關鍵字a(1/符合文件數)+關鍵字b(1/符合文件數)+...+關鍵字n(1/符合文件數)] )

    • 資料完整性:
      相同度量化=相同度量化分析 * (相同關鍵字數/總關鍵字數) * 10000
      差異度量化=差異度量化分析 * (不同關鍵字數/總關鍵字數) * 1000
    • 近似度分析與排序:相同度量化-差異度量化


延伸關聯自動化



    把繁複的比對與計算交給程式,由它自動化處理。
    • 當顯示 Tags Explorer 時,產生 ref_tag_hc list,檢查該資料Tags List 是否存在 或 是否需要更新。
    • 可跨區的授權資料範圍(考量智慧財產權與資訊隱私的因素),以備跨區的資訊探勘。
    • 設立近似度比對記分公式,依此比對 ref_tag_hc 資料,並做分類與排序。
    • 定義輸出條件、數量限制、輸出區塊,以顯示延伸閱讀或關聯文件的標題。


延伸閱讀程式設計



    本程式「延伸閱讀」從理論到開發完成,因為之前已經累積很多的核心技術,因此只需三天便達成。
    實際功能目前正在執行與測試改良中。
    延伸閱讀註解說明:
    • 比對:比對這個字下面有個數字,它代表可供比對資料的探勘次數,精確度會隨比對數字變大而提高。
    • 延伸閱讀標題括號內的數字:表示經過自動比對後的近似強度。
    • 滑鼠移到延伸閱讀標題時,顯示的註解:提示該文與本文相關聯的相同點(Tags)與其(數量)。
    • 跨區比對:會有代號在前,例如 ab999: xxx。




可引用此項技術來開發-交叉比對 XR (cross-reference)














  延伸閱讀
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延伸關聯 , 理論 , 隱私 , 交叉比對 , Tags , 標籤 , 自動化 , 研發 , 授權 , 分析 , 搜尋 , 程式設計 , 分類 , 智慧 , 服務 , 資料 , 網路 ,
註解 交叉比對 Tags 標籤 研發 搜尋 網路 tag 自動 程式 設計
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作者管理 e化專欄編輯 | e化專欄分類編輯 (技術開發) 


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