系統識別號 | U0002-0508201513415500 |
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DOI | 10.6846/TKU.2015.00154 |
論文名稱(中文) | 應用於行動終端裝置的景點智慧推薦模組 |
論文名稱(英文) | An Intelligent System for POIs Recommendations on Mobile Devices |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 電機工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Electrical and Computer Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 103 |
學期 | 2 |
出版年 | 104 |
研究生(中文) | 邱敬越 |
研究生(英文) | Ching-Yueh Chiu |
學號 | 602450230 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2015-07-13 |
論文頁數 | 70頁 |
口試委員 |
指導教授
-
李維聰(wtlee@mail.tku.edu.tw)
委員 - 朱國志(kcchu@mail2000.com.tw) 委員 - 衛信文(hsinwen.wei@gmail.com) |
關鍵字(中) |
使用者經驗 協同過濾 智慧推薦 |
關鍵字(英) |
User Experience Collaborative Filtering Smart Recommender |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
在智慧行動科技的快速發展與普及下,使得行動終端裝置以伴隨著我們一起生活,而人們為了追求更加便利的生活環境,總是想透過更快速的方式找尋到自己需求的資訊,而為了因應和符合此要求許多公司、企業與學術單位透過智慧推薦模組來達到此目的。而智慧推薦模組的會隨著目的的不同而設計架構與理念也會有所不同。而本論文將以智慧行動終端裝置下如何提供給使用者一個良好的景點為課題來做研究與設計。 在出遊時面對網路上的眾多資訊時,為了降低出遊的麻煩和影響心情的可能性,如何快速找到有興趣的景點資訊就顯得相當重要。因此本論文的主要研究目標在於如何建立適用於行動裝置與智能推薦景點系統,讓使用者能夠從所有儲存於雲端之上的景點資訊中找到最符合需求與合適的資訊,並透過行動裝置適當地呈現給使用者。 本論文進行適時地、個人化與社群化景點資訊推薦之研究,首先我們藉由自動化收集景點模組,藉由行動終端裝置傳送的使用者地理資訊自動地從相關的網站抓取使用者所在地附近的景點資訊,並且自動化地爲其建立合適的標籤並存放於資料庫中,讓使用者可有多樣化的資訊來源,以做為景點智慧推薦模組的基礎。 再來藉由我們所提出的適用於行動終端裝置景點智慧推薦模組,為了達到個人化與社群化的效果,以避免造成找尋資訊的麻煩與得到不喜愛資訊;因此在此模組中,我們需要長期收集使用者經驗,這其中包含了使用者的行為、喜好與態度。自動地記錄使用者的資訊,且將其經驗紀錄匯入到資料庫中了解使用者的興趣進而提升推薦系統的準確性。透過智慧推薦模組做階層式的景點篩選動作,將最符合使用者需求的景點資訊藉由手機裝置呈現給使用者觀看。 |
英文摘要 |
Due to the increasing computational capability of mobile device, mature cloud service and prevalent internet infrastructure, mobile application service is now become a part of our convenient life. However the big data issue will come from the increasing data with these services. For example, user usually spend lots of time searching the information of attraction which match their demand with mobile device during traveling. If the interface on mobile device is in small size, how to provide the information of attraction to user accurately becomes a significant issue. Therefore, in this research, we collect the information of attraction from Facebook and store the information into database with preformed metadata format. Considering the processing efficiency issue caused by increasing information of attraction, we build our database on distributed computing platform, i.e., cloud. In this research, we analyze, select and sort the user’s information which was sent from mobile device and finally we send back the information of attraction which are suitable for the current scenario to mobile user for browsing. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 動機與目的 2 1.3 論文章節架構 4 第二章 背景知識與相關文獻 5 2.1 智能推薦系統 5 2.2 資訊收集 6 2.2.1 非關聯式資料庫(NoSQL) 6 2.2.2 後設資料(Metadata) 11 2.2.3 使用者經驗回饋(User Experience) 13 2.3 資訊分析 14 2.3.1 資料探勘(Data Mining) 14 2.3.2 協同過濾(Collaborative filtering,CF) 16 2.3.3 基於內容的過濾(Content-based filtering,CB) 19 2.4 推薦模組 21 第三章 景點智慧推薦模組 23 3.1 智慧推薦模組設計 25 3.1.1 地理資訊層(Geographic Information) 25 3.1.2 協同過濾層(Collaborative Filtering) 27 3.1.2.1 有註冊使用者的協同過濾層 28 3.1.2.2 無註冊使用者者的協同過濾層 32 3.1.3 大眾喜好層(Public Hobby) 32 3.1.4 推薦資訊層(Recommender Information) 36 3.2 非關聯式資料庫的設計 (NoSQL) 37 3.2.1 景點資訊 38 3.2.2 使用者資訊 39 3.2.2.1 使用者基本資訊 39 3.2.2.2 使用者經驗資訊 40 3.3 使用者介面(User Interface,UI) 41 3.4 智慧推薦流程 43 3.4.1 有註冊使用者智慧推薦流程 44 3.4.2 無註冊使用者智慧推薦流程 45 第四章 實驗內容與數據分析 47 4.1 實驗環境 47 4.2 實驗流程與內容 48 4.3 實驗數據與分析 56 第五章 結論與未來展望 65 參考文獻 67 圖目錄 圖2.1、延遲時間比較 9 圖2.2、Update延遲時間比較 10 圖2.3、Read延遲時間比較 11 圖3.1、景點智慧推薦模組架構圖 24 圖3.2、景點資訊 Metadata的制定圖 38 圖3.3、使用者Metadata的制定圖 40 圖3.4、使用者介面概念圖 42 圖3.5、智慧推薦流程 43 圖3.6、有註冊使用者智慧推薦流程 45 圖3.7、無註冊使用者智慧推薦流程 46 圖4.1、環境架構圖 47 圖4.2、淡江大學關鍵字搜尋 48 圖4.3、淡江大學的相關資訊 49 圖4.4、Facebook申請完結果 51 圖4.5、自動化收集使用者經驗介面 52 圖4.6、左圖為UI說明介面、右圖為Facebook授權介面 53 圖4.7、測試員滿意度調查介面 54 圖4.8、景點資訊收集概況圖 57 圖4.9、Facebook Login使用程式統計 57 表目錄 表2.1、關聯式資料表範例 7 表2.2、NoSQL範例 8 表2.3、基於內容的過濾範例 20 表3.1、近似值範例 30 表3.2、協同過濾範例 31 表3.3、大眾喜好層排序範例 35 表3.4、推薦喜好排序範例 37 表4.1、基於總點擊數模組範例 50 表4.2、基於大眾喜好模組範例 50 表4.3、系統計算每種推薦模組平均差距範例 56 表4.4、16位測試員的總平均差距值 58 表4.5、使用者2測試15次數據統計圖 60 表4.6、使用者1測試4次數據統計圖 61 表4.7、減去點擊次數最多與最少的使用者 61 表4.8、使用者7測試25次的統計數據表 63 表4.9、使用者8測試20次的統計數據表 64 |
參考文獻 |
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