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標題: 部落格分群之研究
A Study of Blog Clustering
作者: 吳綵瀅
Wu, Tsai-Ying
Contributors: 呂瑞麟
Jui-Lin Lu
資訊管理學系所
關鍵字: 正規本文分析;部落格;分群
formal concpet analysis;blog;clustering
日期: 2013
Issue Date: 2013-11-21 10:49:12 (UTC+8)
Publisher: 資訊管理學系所
摘要: Technorati’s report顯示40%的Blog讀者同意Blog的內容勝過主流媒體並且有48%的Bloggers相信在未來五年內網路使用者會透過blog取得知識,但部落格仍像孤島。打破這個藩籬的主要方式之一是利用分群技術將相似的文章聯結在一起,而分群的主要依據是以可以代表該文章的關鍵字集進行比對。過去的研究發現人們習慣利用搜尋引擎來取得想要的資訊,且查詢關鍵字可以代表blog readers的意圖,集合眾人查詢某一特定文章所用關鍵字(queried keywords) 來代表該文章的主題。本研究的目的在於延伸過去的研究成果,試圖進一步利用queried keywords取得較佳的分群效果。此外,由於一篇文章可能分屬多個主題,希望能透過分群的過程找出這些可能屬於多類別的文章。實驗結果顯示使用queried words確實可以得到較佳的分群效果,將TF’與concept vectors結合可以使得分群的正確性幾乎倍增,且可以透過FCA的輔助配合分群技術找出可能屬於多類別的文章。
Appears in Collections:[依資料類型分類] 碩博士論文

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