傳統的統計方法如多變量變異數分析(MANOVA)或正典分析已被大量地應用於資料分析工作上，但由於線性模式的假設使得該方法在複雜資料的分析上有局限。本研究的目標在發展一個整合資料分群(clusteri…

現今的許多網站,都允許使用者為網站中的物件給予標籤,這個過程也被稱為大眾分類法 (Folksonomy).因為使用者可以自由的輸入標籤,所以標籤正是一個容易取得,而且隱含使用者喜好資訊的有用資料來源…

由於網路越趨發達，人們所需要處理的資料量也日趨龐大，而處理巨量資料所需要的成本十分龐大，故如何能以較小的代價處理巨量資料即成為一個已被認真看待的問題。Affinity Propagation演算法的…

Hadoop平行運算平台是一個具備分析巨量資料能力的雲端平行運算平台，已有相當多的雲端應用已建立於這個運算平台之上。本研究透過收集農委會公開資料的方式取得台灣農產品的資料，並利用Hadoop平行運算…

類別屬性資料之資料分群，因相似度的計算有別於數值型的資料，因此在演算法的設計上針對相似度計算作調整。常見的方式除了將類別屬性資料轉碼成數量化資料後再計算相似度外，亦有以資料發生頻率為基礎之計算方式，…

在現實生活中使用者透過Facebook社群網站分享資訊時，為了管理分享資訊的散播，此時可以針對分享資訊個別選擇特定的朋友，可是當特定的朋友數越多時會讓造成使用者花費更多的管理成本，所以為了方便分享資…

資訊搜尋近年已普遍的被應用於社群網路中。而以群為基準建構的社群網路裡，挑選合適的群首有助於使用者散播尋問訊息並且提升搜尋效率。因此，我們提出一個混合式資訊搜尋機制並且搭配動態權重之分散式標記分群輔助…

隨著網際網路的迅速發展，網路上能得到的資訊越來越多，但網頁內容的素質也變得稱差不齊。因此各大搜尋引擎利用了排名的技術使得使用者能更有效率地找到有用的資訊；而垃圾網站則是藉由人為不當的方式提升網站在搜…

　　在車載網路的研究中，緊急訊息的傳遞一直是一個重要的議題。然而，由於車載網路是由高速移動的車輛所組成，網路拓樸的變動非常快速，所以大多數的相關研究都是藉由廣播來傳遞緊急訊息，而非傳統的路由策略。然…

訂單揀貨作業在倉儲中扮演著非常重要的角色。目前有許多研究已經討論如何在揀貨作業中節省揀貨時間與減少閒置時間。在同步揀貨區訂單揀貨系統中，將客戶訂單中愈常兩個同時出現的物品分開擺放，愈能減少揀貨時間。…