應用隱性回饋機制支援語意基礎之個人化文件推薦

Ku, Y. C., Lee, Y. H., and Lin, C. Y. 2018. Use of Implicit User Feedback to Support Semantics-Based Personalized Document Recommendation. NTU Management Review, 28 (3): 83-106. doi:10.6226/NTUMR.201812_28(3).0003

顧宜錚, 輔仁大學企業管理學系
李彥賢, 國立嘉義大學資訊管理學系
林純誼, 國家中山科學研究院飛彈火箭研究所

Abstract

為協助網路使用者從大量文件中取得所需的資訊,文件推薦系統已成為必要的支援工具。本研究設計與評估以隱性回饋為基礎的概念擴展文件推薦技術(ICE),其採用隱性觀察與使用者瀏覽行為分析,來克服擷取使用者回饋的困難,並加以利用領域本體論與擴散促動模式,擴展已知的偏好文件中的概念,以推薦合適的文件給使用者。此研究利用實驗室實驗法來評估ICE 系統與另外三個指標系統的差異,包括:顯性回饋為基礎的概念擴展文件推薦技術(ECE)、關鍵字基礎技術、及隨機推薦系統。實驗結果顯示ICE績效顯著優於隨機推薦及關鍵字推薦,與ECE雖無顯著差異,但是預期ICE 能降低使用者的心力耗費。整體而言,此研究結果提供改善文件推薦系統品質之實務意涵。 


Keywords

文件推薦系統隱性回饋機制擴散促動模式語意網絡概念擴展


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