基於語意網技術之社群電子商務推薦系統設計

1. 基於語意網技術之社群電子商務推薦系統設計 • 近年來，網際網路快速帶動網路電子商務的蓬勃發展，且隨著社群網站的興起，社群電子商務(如：團購網)的消費模式與發展亦成為近兩、三年電子商務快速成長的重要推手。社群電子商務興起的熱潮，帶動越來越多的團購網站設立，有鑑於目前尚未有一套整合性的團購網站推薦平台，因此，本論文提出一套基於語意網(Semantic Web, SW)技術之社群電子商務推薦系統(Social Commerce Recommendation System, SCRS)，包含：商品資訊蒐集層(Merchandise Information Collection Layer, MICL)、商品語意網路層(Merchandise Semantic Web Layer, MSWL)、基於內容資訊過濾機制及商品資訊推薦層(Content-based Information Filtering Layer and Merchandise Information Recommendation Layer, CIFL and MIRL)。透過蒐集不同社群電子商務的產品團購資訊與本體論規則庫(Rule base of Ontology)的建置，以建立使用者與商品資訊的關聯性，並採用內容式資訊過濾技術，針對使用者的偏好、所在區域與商品資訊進行商品配適度(Degree of adaptability)計算，以推薦合適的社群電子商務產品給予使用者。本論文於系統實作部分以團購網為例，透過蒐集現今熱門的團購網站，團購資料建立商品資料庫，並結合語意網技術，建立商品本體論(Merchandise Ontology, MO)與個人本體論(Personal Ontology, PO)，針對團購商品資料與使用者資料進行分析與比對，給予使用者合適的商品團購資訊推薦，以縮短消費者於不同團購網站進行資訊檢索與篩選的時間。 屏東科技大學／資訊管理系所／100／碩士 蔡京玶

2. 情境式語意景點推薦系統 • 近年來，電子地圖資訊廣泛的被旅遊者使用。雖然電子地圖資訊提供的服務十分方便，但是使用者仍常常尋找不到真正能解決特定需求的資訊。目前地圖查詢網站都是以使用者輸入地址或地名進行關鍵字查詢為主，提供的資料無法滿足旅行者，而且在目的地的選擇上也比較沒有彈性。語意網對於全球資訊網為主的網際網路發展環境而言，這無疑是個新契機，可以克服現行網際網路所遭遇到的瓶頸。目前語意網的發展，在邏輯推理架構和應用的研究已經成功運用在許多領域。本研究提出以語意網建置情境式語意景點推薦系統，系統能協助自助旅行者進行即時旅遊查詢與提供位置資訊服務，進而減少找尋旅遊相關的資訊的時間及降低查詢不到資訊的機會。本系統運用語意網、JavaScript Maps API及PHP等技術來建置系統，自助旅行者只要提供需求服務請求，即可透過該條件篩選出符合條件的地點，自助旅行者可以根據現有資訊決定要前往哪個地點並透過系統完成路線規劃。本研究成果可以提供旅行網站行程規畫系統之建置參考。 大葉大學／資訊管理學系碩士班／100／碩士 葉信群

3. 以模糊語意法協助音樂CD資訊推薦系統之設計 • 數位科技日新月異，帶動了音樂市場的蓬勃發展，音樂CD產品種類琳瑯滿目，如何快速且有效推薦消費者感興趣的音樂CD產品是音樂推薦系統（Music recommendation system）主要研究之課題。本研究以模糊語意法進行音樂CD產品資訊推薦，其主要的做法是以買賣雙方對音樂種類的認知進行模糊語意比對，以推薦適合買方偏好的音樂產品。研究程序包括由賣方評鑑的音樂產品模糊語意知識庫的建立，再收集買方每次的音樂採購偏好，接著推薦機制將買方所填答的產品偏好與音樂產品知識庫進行模糊配對，進而將高配對係數的產品推薦給使用者。本研究以一著名的網路音樂CD販售網站為例，先依照所收集的音樂CD進行屬性建置成模糊語意知識庫，再開發出其音樂推薦系統的雛型，並進行系統測試。研究結果顯示，使用模糊語意法進行產品推薦之動作，可提供使用者在音樂產品推薦選擇上一個良好的方式。 國立屏東商業技術學院／資訊管理系(所)／99／碩士 蔡子敬

4. 利用語意知識於個人化之動態課程推薦系統 • 隨著網路的蓬勃發展，以網頁為基礎的互動技術已經讓遠距數位學習系統的開發變得越來越可行也越來越普遍。遠距數位學習與傳統課堂學習間最大的差異在於遠距數位學習系統俱有容易達成個人化學習的優勢。然而在目前已開發的數位學習系統中，如何根據學習者的學習企圖動態產生合適的個人化課程仍是一大挑戰。因此，本論文提出一具語意感知的方法輔助數位學習系統了解學習者的學習企圖並進而推薦符合學習者偏好與學習企圖的個人化課程供其學習。此方法首先利用基於正規概念分析之半自動化課程知識建構機制建立課程的相關知識，之後，系統能利用預先建構的課程知識分析學習者的查詢語句並判斷出學習者真正的學習企圖為何。接著，學習者的學習企圖將被轉換成相對應的學習概念，而系統同時採取混合式推薦模型來推薦符合學習者偏好的學習元件作為個人化課程的候選內容，在最後課程組合的階段中，系統採取離散型的粗粒子群集最佳化演算法來提升從候選內容中挑選合適學習元件的速度與效能。此外為了使學習者在學習時有較好的閱讀順序，系統利用貪婪式排序演算法去組織合適的學習順序供學習者學習課程。從實驗中，結果顯示已推薦的個人化課程能滿足學習者的學習需求，並且分析學習者的回饋，也可發現推薦的學習元件都能盡可能地符合學習者的偏好。在系統效能方面，提出的離散型粗粒子最佳化演算法也被證實能有效地降低挑選學習元件的時間。 國立成功大學／工程科學系碩博士班／97／博士 蔡昆樺

5. 基於語意感測網路之智慧型適性化健康飲食推薦系統設計與實作—以三高患者為例基於語意感測網路之智慧型適性化健康飲食推薦系統設計與實作—以三高患者為例 • 近年來慢性病患者逐年增加，尤其以三高(糖尿病、糖尿病、高血脂)患者人數更是居高不下。而三高症狀可以經由均衡飲食進行改善，但目前卻缺乏一套有效的健康飲食推薦方法。有鑑於此，本論文提出一套基於語意感測網路(Semantic Sensor Web)之“智慧型適性化健康飲食建議系統”，運用感測網(Sensor Web Enablement, SWE)標準透過生理感測器(如血壓計、血糖計、體脂計)偵測使用者即時之生理資料。再結合語意網(Semantic Web, SW)技術，建立醫療本體論(Medical Ontology, MO)，並以規則導向推論(Rule-Based Reasoning, RBR)針對生理感測資料進行分析，評估使用者三高症狀現況。取得使用者健康現況後，本論文提出以貝氏分類(Bayesian Classification, BC)方法進行分析與預測使用者未來的潛在疾病，並依其未來可能之健康狀況進行該避免食用的飲食的健康飲食建議，以達到健康照護的效果。 屏東科技大學／資訊管理系所／98／碩士 郭庭歡

6. 語意式之旅遊推薦系統以台北市為例之研究 • 近來，旅遊資訊廣被旅遊者在網路上使用。雖然網路上的資訊十分豐富，但是使用者仍常常難以找尋到精準的資訊。而旅遊商品的特性為無形的，所以使用者不能實際地來評估這個服務直到他實際地體驗之後。也就是因為此種特性，所以如何讓使用者在真正體驗到之前能夠取得可信與真實的旅遊資訊變得十分重要。為了解決此問題，語意網絡的概念即出現來解決人與電腦間溝通的問題。而一個本體即是由一個正式化的、某一具有精確規格概念的領域來提供之可實行的平台來發展可信的旅遊資訊服務。在本論文中，我們探討了旅遊推薦系統的發展、其遭遇的問題、語意網相關之技術包含了：網路本體語言、資源描述架構、和一些目前現有的旅遊本體發展的情況。此外，為了要能提供更智慧化的旅遊行程規劃推薦服務，我們將語意的想法帶入了此領域。我們會提出一個方法讓智慧型旅遊行程推薦服務能在本體論的基礎上實現。所以，一系列的旅遊本體會被建構發展，來讓我們的芻形系統能夠做出行程推薦的服務。此提出的系統能夠驗證語意網的概念在旅遊推薦領域的可行性。它亦能利用屬性與之間的關係來推薦出更智慧型的資訊，找出個人化的景點、活動與行程給旅行者。 國立政治大學／資訊管理研究所／98／碩士 黃少華

7. 以網路口碑之語意萃取為基礎的推薦系統 • 口碑是資訊傳遞者與接收者面對面所產生的資訊溝通行為，這種商業溝通行為是非商業意圖的，為談論有關某一品牌、產品或服務的訊息傳播過程，是影響顧客消費決策的重要因素。隨著網路的發展，口碑不只限於以傳統口耳相傳的方式傳播，而漸漸將顧客的意見、經驗與評論等藉由消費者自主媒體(CGM)，如討論區、留言板、部落格等空間傳播，形成新型態的網路口碑。過多的網路口碑資訊，對人類來說不易閱讀，更別說透過網路口碑制定消費決策。因此本研究嘗試整合網路口碑資訊，解析商家評價，透過各項指標針對商家產品、服務做評論，透過各項指標比較商家之間的差異，對各類型消費者提出建議，建立出以網路口碑之語意萃取為基礎的推薦系統。本研究透過文字探勘(Text Mining)技術解析網路口碑，找出影響領域的關鍵詞彙，並透過萃取出的關鍵詞彙將非結構化電子文件，透過分析轉換成機器所能解讀的資訊。以知識本體(Ontology)建立店家的知識架構，透過語意網路規則語言(SWRL)將網路口碑納入知識架構之中，並經由文件量化處理，推論出各類型優質店家，並以摘要的方式呈現店家資訊，給予消費者查詢。 中原大學／資訊管理研究所／96／碩士 李佳曄

8. 植基於研究詮釋空間之知識本體與情境推薦系統之研究—以資訊管理學報論文為例植基於研究詮釋空間之知識本體與情境推薦系統之研究—以資訊管理學報論文為例 • 本論文除了探究資訊管理論文研究詮釋空間，設計一套以理論、方法、議題為核心的資管學域知識本體架構外，也建置以使用者情境為基礎的論文檢索暨推薦雛型系統，協助研究學者籌獲符合需求的論文，並產生擴展之研究概念。同時藉由回饋學習機制之設計，強化檢索推薦雛型系統之成效。此外，本研究亦以國內TSSCI期刊「資訊管理學報」為範例，進行系統實證分析。藉由論文檢索推薦雛型系統的開發與測試，說明了本研究所提出的資管研究詮釋框架的可行性。最後，透過相關指標的評量，本系統在推薦成效、系統操作、資訊內容及使用者滿意度等各面向均具可接受度之效果。 國防大學管理學院／資訊管理學系／100／碩士 林裕翰

9. 以虛擬化技術開發應用於私有雲服務之旅遊資訊分類推薦系統以虛擬化技術開發應用於私有雲服務之旅遊資訊分類推薦系統 • 近年來國人越來越注重休閒旅遊活動，鑒於網際網路的快速發展，許多人都會將自己的旅遊經驗分享到網際網路上。目前國人在旅遊前都會在網路上瀏覽其他人的旅遊經驗，並且以這些旅遊經驗規劃出自己的旅遊行程。然而在規劃的前置準備往往會蒐集、搜尋大量的未分類資料包含了許多雜訊資料，接著再進行統計與分析，才知道自己所搜尋的地點是否合乎自己的喜好，這些動作都會花費大量的時間，降低遊玩的興致，為此本研究目的將這些蒐集資料、統計和分析的動作自動化，增加旅遊前準備工作的效率，本研究運用資訊檢索的技術，自動化地將大量的資訊含非旅遊資訊進行分類處理，將不符合旅遊相關的資訊移除，並且利用旅遊資訊內的情緒關鍵字分布將此旅遊資訊分類為推薦與不推薦兩大類，並且給予推薦度分數，以此分類結果做為旅遊資訊的參考提供給使用者更簡單的方式去進行決策。進行資訊分類的時候需要進行大量的資料計算，而這些大量的資料計算往往無法即時回覆出來，況且以目前網際網路成長的速度，資訊是隨時隨地即時更新，線上資料量也會隨著時間膨脹，為了隨時隨地能夠即時更新，本研究加入雲端計算架構，雲端計算其基礎的架構在於虛擬化，虛擬化能夠將電腦的計算能力做更精準地量化，將大量的計算分散到不同的虛擬化個體進行同時間的計算，加快了分類的速度，達到即時的效果。本研究提供此方法，為了就是能夠提供給使用者更簡單且更有效率的資訊查詢，方便使用者能夠迅速的規畫出屬於自己的旅遊行程。 南台科技大學／資訊工程系／99／碩士 洪紹祥

10. 一個輔助營養師的諮詢與推薦系統 • 人們的生活水準不斷的提升，飲食條件和習慣也跟著生活腳步的加快而改變，各種的競爭和壓力造成罹患文明病症的人越來越多，例如糖尿病、高血壓、過重或肥胖等問題，導致健康問題和醫療成本的增加。要解決問題必須讓這些慢性疾病的患者得到有效的控制，如何透過均衡營養、控制飲食以及適量運動來達到目的是一個非常重要的課題。營養諮詢在此時就扮演著重要的角色，但是營養師的諮詢工作往往負擔過重，一個營養師需面對多個客戶，沒有適當的支援不容易獲得有效率的諮詢效果，因此本研究開發一個兼具輔助、分析與監督等多功能的系統，幫助營養師和客戶在諮詢時使用，另外，也提供客戶在系統上記錄生理及飲食、運動的資料，可以進行有效的管理和追蹤。我們結合資料挖掘的技術，開發營養諮詢輔助推薦系統，利用資料挖掘的預測與尋找樣式的特性，輔助營養師在營養諮詢時開立菜單。我們使用決策樹做分類分析，找到客戶生理狀況與每組菜單之間的規則關係，將結果交由執行系統決策的營養師，進行評估做決定。營養師認可或調整以後，再將飲食建議的菜單和運動建議給予客戶，並且進行追蹤管理。為了增加運算的效率以及資料儲存的空間，我們結合雲端運算的技術，讓營養師與客戶可以在任何時間、任何地點使用。 逢甲大學／資訊工程所／100／碩士 林恩羽

11. 個人化知識網頁推薦系統之建構 • 近年來，推薦系統的發展已成為許多研究學者鑽研的目標，也引起不同應用領域的興趣與關注。然而，目前的推薦系統仍然存在著一些問題，例如，推薦相關的文章給使用者，只根據文章中的關鍵字，而忽略了文章語意的問題，進而導致推薦的準確性降低。因此，本研究提出一個人化知識網頁推薦系統，主要利用個人化知識本體來描述知識網頁內容中概念間的語意關係，以彌補過去語意不足之缺失，及表達使用者的偏好，並結合資料探勘技術中的關聯規則演算法，以推理出精確且符合使用者興趣的關聯規則，作為推薦個人化知識網頁的依據。本研究採用的方式主要是以使用者過去瀏覽知識網頁之紀錄與評價分數為分析對象，以分析出使用者偏好，並且，建構使用者個人化知識本體。接著，透過關聯規則中的FP演算法來探勘出概念之間的關聯規則。最後，根據概念之間的關聯規則產生符合使用者偏好的個人化知識網頁之推薦。研究結果顯示，在推薦準確率方面，本研究的推薦系統在加入概念語意的計算後，確實可以有效提升推薦的準確性。與傳統的協同過濾推薦系統相比，本研究之推薦準確度優於傳統的協同過濾推薦系統。 國立高雄應用科技大學／資訊管理系／99／碩士 劉信宏