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2021年一月27日(三)12:20
前線網路科技 知識管理系統
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技術開發
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17 技術開發 (41)
17-1
智慧型網路資料傳遞技術
17-2
智慧型網路商品服務統計表
17-3
多項獨步領先技術 把複雜的變簡單
17-4
智慧型視覺板面網頁-設計研發
17-5
iMC ProtoType 客服資料交換中心系統開發
17-6
CDMS-客製化管理-系統端
17-7
Web Link Exchange Center 網站鏈結交換中心系統開發
17-8
前線網路科技R&D,在Google的排名,至少15項 TOP 1
17-9
e化工作平台-資訊關係與投入產出
17-10
擷取關聯資料庫與標籤式嵌入(Relative Database Tag Plugin)
17-11
客戶端螢幕顯示商品等比例1:1實際大小
17-12
Search Tags 搜尋標籤研究與運用
17-13
iSearch站內檢索(搜尋引擎)與 Search Tags 的整合設計
17-14
Google小工具設計效益與iGoogle影響力實例數據分析
17-15
客戶合作夥伴計劃-開發更符合客戶所需的程式與功能
17-16
ERB (e-Reference Book) 線上工具書整合設計
17-17
圖片搜尋器(pSearch)-搜尋引擎以人工智慧的方式找圖
17-18
關鍵字的時間序列(四季與節氣)
17-19
延伸關聯運用-近似度分析
17-20
自動畫刊-關鍵字時序資料自動整合程式
Author:::
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at003
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研究發展-方向與目標
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17-19•
延伸關聯運用-近似度分析
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 已研發的技術
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
延伸關聯的自動化
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,檢查該資料的 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)
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