March 1, 2005

Small-World Networks 型式之記憶/概念關聯網路之Topology

逢甲大學工業工程研究所碩士論文
「概念關聯網路關鍵字之擴充及激發機制」
學生:林孟瑜 指導教授:唐國豪
網址:http://ethesys.lib.fcu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/getfile?urn=etd-0902103-204934&&filename=etd-0902103-204934.pdf
(摘要)
現今網路中資料的取得多數是借助搜尋引擎來完成,而目前的搜尋系統處理使用者搜尋需求的方式大多採用讓使用者輸入一或數個關鍵字,然後依此關鍵字組進行搜尋。本研究主要是建立一套關鍵字擴充機制,在資料的搜尋過程中,能適時地幫助使用者自動擴充新的關鍵字,使搜尋結果更符合使用者欲搜尋之目標。
本研究將根據許志瑋(2001)所提出之智慧型代理人中的知識架構部分,以long-term 為主,在不考慮short-term 的情況下,探討整體化關聯網路(GlobalNetwork)之建立,驗證此關聯網路具備Small-World 之特性。並且探討在各種不同類型的網路拓樸(Topology)中,從網路激發角度,以較理論的觀點探討在不同激發閾值下,不同的激發起始點個數佔網路總節點個數之比例與網路節點激發百分比間具有power function 之關係,而其指數係數受激發閾值影響。此外,本研究透過分析大量文章所組成之整體化關聯網路,採用類似神經元(neuron)運作方式進行關鍵字之擴充,而擴充之結果會受到激發閾值之影響,因此,將以使用者進行資訊檢索之角度,從網路中選擇具有相關性之節點為激發起始節點,探討在不同激發閾值下對網路進行激發所擴充取得之關鍵字字數之影響;另一方面,調整激發閾值大小,找出欲由關聯網路中激發取得某特定字數之關鍵字時,較合適之激發閾值,根據此一分析結果建議一合理之激發閾值範圍為0.25 至0.55。最後,透過本研究所建立之網路激發機制對網路進行關鍵字激發,驗證衍伸關鍵字輔助使用者搜尋之效益,初步結果顯示使用者在有關鍵字擴充機制的輔助下,其搜尋結果優於沒有輔助時之搜尋結果。
關鍵字:關聯網路、網路激發、激發閾值、關鍵字擴充

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