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研究生： 武其鴻
Qi-Hong Wu
論文名稱： 基於陰陽四象模型的推薦引擎之原型試作-創意知識文件案例研究
A Prototyping Study of Recommendation Engine based on Yin Yang Quad-Value Model for Creative Knowledge Documents
指導教授： 詹朝基
chao-chi chan
口試委員: 石伊蓓
none
楊朝龍
none
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 工程學院 - 機械工程系
Department of Mechanical Engineering
論文出版年： 2013
畢業學年度： 101
語文別： 中文
論文頁數： 107
中文關鍵詞： 陰陽四象 、機器人特質 、推薦引擎 、準確搜尋 、標靶搜尋
外文關鍵詞： Yin Yang Quad-Value Model, Robot Trait, recommendation engine, exact search, shoot search
相關次數： 點閱：324  下載：2 
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    • 隨著網路以及資訊科技的發展，在資訊氾濫的今日，無序的資訊資源所造成的困惑反而比資訊的缺乏來得更嚴重。本研究將在新世代之Wordpress部落格網站開發「推薦引擎」元件，它是一個客製化的搜尋引擎，能從本研究同質性極高的案例知識文件群中，由部落格網站提供推薦清單，找出優異且具有巧思的設計文件。
    本研究的知識文件特質評價方式，跳脫以往如百分級的線性思維量化方式，而採用陰陽四象模型(Yin Yang Quad-Value Model)將知識文件特質模糊量化成老陽、少陽、少陰、老陰等四種級距，表達出知識文件特質的強弱或是其豐富性。
    本研究提出準確搜尋及標靶搜尋兩種服務的概念及實用案例示範，兩種搜尋服務皆能從同質性極高的知識文件群中，找出合乎期望的量少但質佳的文件。標靶搜尋機制能以三特質組合之樣式進行適配比對，可以呈現各知識文件間的微小差異。在機器人案例的推薦清單展示例，說明如何讓網站使用者快速搜尋到奇特或優越的設計理念。

    With the fast changing internet and information technology, unordered and overhead information may make more confusion than the needs of helpful messages. This thesis developed a recommendation engine, a customized search engine worked in Wordpress blog website. This engine can find some specific files in a group of documents which contain highly common characteristics. A recommended lists are provided to satisfy users' demand.
    In order to express the creative level and content richness of knowledge documents, Yin Yang Quad-Value model is used as the trait evaluation base. Each trait can be divided into four levels, lao-yang, shao-yin, shao-yang and lao-yin. The quad-value model is extremely different from the traditional 100-based scoring system. The last one value (Lao-Yin) is adapted to distinguish its uniqueness or/and completeness.
    Our exact search and shoot search approach are demonstrated by two case studies. The three-trait pattern method to compare among qualified knowledge documents and then find out little but more precise ones. The search result can guide web users to learn their similarities and differences in our creative robot study.

    摘要 I Abstract II 誌謝 III 目錄 IV 圖目錄 VII 表目錄 X 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究主題與目的 1 1.3 研究範圍 2 1.4論文架構 3 第二章 相關文獻與技術探討 5 2.1 推薦系統 5 2.2 搜尋引擎 6 2.2.1 SearchBlox 搜尋引擎 6 2.2.2 JSON 7 2.3 Wordpress部落格網站 8 2.4 網站開發環境 10 2.4.1 WebMatrix 簡介 11 2.4.2以PHP存取SQL SERVER資料庫 13 2.5 機器人特質的5x2核心概念 14 2.6 核心百籤 15 第三章 推薦引擎的原型架構 18 3.1 推薦引擎理念與定義 18 3.1.1 推薦引擎之定義 19 3.1.2 知識文件 19 3.1.3部落格文章 19 3.1.4 搜尋引擎 20 3.1.5 特質 20 3.1.6 評價模組 20 3.2 研究目的 20 3.3 部落格網站架構 22 3.3.1 部落格網站發展架構 24 3.3.2 網站發展方法 26 3.3.3 部落格網站階層架構 27 3.4 知識文件的特質四象化模型 28 3.4.1 第一種型態特質 28 3.4.2 第二種型態特質 30 3.5 案例I特質的建立探討 31 3.6 案例II特質的建立探討 36 3.7 陰陽四象模型之應用 39 第四章 推薦引擎之運作 41 4.1 前言 41 4.2文件特質處理 42 4.2.1 Wordpress資料庫結構分析 42 4.2.2 知識特質資料表分析 44 4.3 人機介面的設計概念與搜尋機制 45 4.3.1 準確搜尋機制 46 4.3.2 標靶搜尋機制 47 4.4 資訊整合 49 4.5 推薦清單呈現 52 第五章 案例實作與展示 54 5.1 應用流程及效益 54 5.2 評價模組 56 5.2.1 部落格文章建置 56 5.2.2 知識文件特質評價 57 5.2.3 評價資料表 58 5.3 推薦模組 61 5.3.1 人機介面概念 61 5.3.3 推薦清單 65 5.4 案例I實作 67 5.4.1 論文搜尋案例1 67 5.4.2 論文搜尋案例2 70 5.4.3論文搜尋案例3 71 5.5 案例II實作 73 5.5.1 機器人搜尋案例1 73 5.5.2機器人搜尋案例2 74 5.5.3機器人搜尋案例3 76 5.6 討論 77 第六章 研究貢獻與未來展望 79 6.1 結論 79 6.2 未來展望 80 6.2.1 大規模的資料測試 80 6.2.2 巨量資料的搜尋擷取 80 參考文獻 81 附錄A 碩博士論文加值系統案例總表 83 附錄B 案例I 論文DNA總表 84 附錄C 案例II機器人文件DNA總表 89 附錄D 案例實作搜尋結果 90

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