應用社會性推薦於學術社群 Using Social Recommendation in Academic Community

1. 應用社會性推薦於學術社群Using Social Recommendation in Academic Community 柯皓仁國立台灣師範大學圖書資訊學研究所 粘怡祥 國立交通大學資訊管理研究所

2. 大綱 • 緒論 • 相關文獻 • 研究方法 • 系統發展與實證分析 • 結論與建議

3. 緒論

4. 研究背景與動機 • 資訊過載(Information Overload) • 搜尋引擎與推薦系統的出現，成為改善資訊過載問題的兩大利器 • 使用者除了本身的主觀喜好之外，其行為容易受到人際關係的影響 • 虛擬社群與社會網路，成為許多使用者獲得資訊情報的最佳來源 • 本研究探討如何運用社會網路提升資訊推薦的品質

5. 研究目的 • 本研究希望透過主題概念萃取與社會網路分析，建構資訊推薦系統，藉此達到以下的目標： • 主題概念萃取：萃取出文件中的重要關鍵字 • 利用關鍵字分群的方式，達到主題概念萃取的目的，藉以瞭解使用者所關注的興趣與議題 • 形成主題社群 • 以向量空間模型表示使用者的個別興趣，並結合使用者社會網路，將相似度高且具有相同主題興趣的使用者群聚在一起，以形成主題社群 • 資訊推薦 • 經由主題社群的產生，針對使用者個人的主題偏好，進行個人化推薦

6. 相關研究

7. 社會網路分析 • 社會網路分析(Social Network Analysis)是一種研究社會結構、組織系統、人際關係、團體互動的概念與方法，是在社會計量學基礎上所發展出來的分析方法 • 社會網路分析研究領域中，最著名的理論之一為「六度分隔」理論[40] • 最初利用信件傳遞實驗，發現從寄件者到收件者之間，平均轉寄了六次 • 指互不相干的兩個人，最多可經由五個中介者連結出某種關係

8. 社會網路示意圖 http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network

9. 社會網路分析(Cont.) • 在社會網路分析中，個別行動者的量測指標主要有以下三項[21]： • Degree—number of direct connections • Betweenness—role of broker or gatekeeper • Closeness Centrality—who has the shortest path to all others

10. Clustering Algorithm • Partitioning methods • k-Means • Hierarchical methods • Agglomerative • Divisive • Model-based methods • Self-Organizing Map

11. Clustering Algorithm (續) • Partitioning methods • k-Means • Hierarchical methods • Agglomerative • Divisive • Model-based methods • Self-Organizing Map

12. Clustering Algorithm (續) • Partitioning methods • k-Means • Hierarchical methods • Agglomerative • Divisive • Model-based methods • Self-Organizing Map

13. 推薦系統 • 推薦系統的目的是從大量資訊中找出使用者最可能感興趣的部份，減少使用者主動搜尋的機會成本 • 目前常應用在推薦系統的方法主要有兩種 • 內容導向(Content-based)式推薦 • 協同過濾(Collaborative Filtering)式推薦

14. 資訊檢索—向量空間模型 • The vector model ranks the documents according to their degree of similarity to the query, and retrieve the documents with a degree of similarity above a threshold • Define • Weight wi,jassociated with a pair (ki, dj) is positive and non-binary • (t is the total number of index terms) • The index terms in the query are also weighted • wi,q is the weight associated with the pair [ki, q], where wi,q >= 0 • (t is the total number of index terms) • Degree of similarity of dj with regard to q: The cosine of the angle between the two corresponding vectors

15. 資訊檢索—向量空間模型圖示 Normalized Term-document matrix

16. 資訊檢索—向量空間模型圖示

17. 研究方法

18. 語料庫 • 本研究以交通大學機構典藏系統 [38]所收集的期刊論文做為語料庫 • 選取標題(Title)、摘要(Abstract)、關鍵字(Keyword)及作者(Author)欄位做為資料來源 • http://ir.lib.nctu.edu.tw • 系統雛型展示

19. 前置處理 • 斷詞切字(Tokenization)與小寫化(Lowercasing) • 刪除停用字(Stopword Removing) • 詞性標記(Part-of-speech) • 片語化(Chunking) • 詞幹還原(Stemming) • 特徵選擇(Feature Selection)

20. 前置處理(續) Some combinatorial characteristics of matrix multiplication on regular two-dimensional arrays are studied. From the studies, the authors are able to design many efficient varieties of the cylindrical array and the two-layered mesh array for matrix multiplication. some combinatorial characteristics of matrix multiplication on regular two-dimensional arrays are studied from the studies the authors are able to design many efficient varieties of the cylindrical array and the two-layered mesh array for matrix multiplication combinatorial characteristics matrix multiplication regular two-dimensional arrays studied studies authors design efficient varieties cylindrical array two-layered mesh array matrix multiplication combinatorial_jj characteristics_nns matrix_nn multiplication_nn regular_jj two-dimensional_jj arrays_nns studied_vbn studies_nns authors_nns design_vb efficient_jj varieties_nns cylindrical_jj array_nn two-layered_jj mesh_nn array_nn matrix_nn multiplication_nn some combinatorial characteristics of matrix multiplication on regular two-dimensional arrays are studied from the studies the authors are able to design many efficient varieties of the cylindrical array and the two-layered mesh array for matrix multiplication

21. 主題關鍵字分群 • 使用者模型 • 計算語意相關度 • 建立語意網路圖 • 關鍵字分群 • 關鍵字分群標記

22. 使用者模型 • 採用TF-IAF (Term Frequency-Inverse Author Frequency)[30]來衡量使用者與關鍵字間的關聯 • 計算完TF-IAF後，每個使用者皆可以向量的形式來呈現

23. 計算語意相關度 • 本研究以句子為範圍，即兩個關鍵字在同一句子內出現才表示其具有語意相關度。 • 透過增加標題(Title)及關鍵字(Keyword)權重來強化這些關鍵字關係之代表性

24. 建立語意網路圖 • 每個關鍵字都可表示為一個點，點權重為個別關鍵字在使用者間TF-IAF的加總，再加上該關鍵字所有語意相關度平均 • 關鍵字間的關係表示成一個邊，邊權重即為關鍵字的語意相關度 • 運用[9]的方法進行主題關鍵字分群

25. 建立語意網路圖

26. 主題關鍵字分群示意圖[9]

27. 選取重要候選關鍵字 Finding vertices whose weights are larger than the average weight

28. 主題關鍵字分群(Cont.) • k-Nearest Neighbor Approach[19] • 考慮圖中的每個點，取與該點最相近的k個點為一組，每組都為一個連通圖，稱之為候選關鍵字組 • 產生候選關鍵字子群 • 以每個候選關鍵字組為中心，向外還原先前與候選關鍵字組內的點有直接連線關係的邊，形成候選關鍵字子群，並計算每個子群的權重，如方程式(3-6)所示。 (3-6)

29. 關鍵字分群 Use k-nearest neighbor graph approach

30. 主題關鍵字分群(Cont.) • 合併候選關鍵字子群 • 找出互連性(Inter-connectivity)最強的兩個子群將之合併，直到子群間的互連相關度(Relative Inter-connectivity)都小於門檻值後停止。互連相關度方程式(3-7)所示。 (3-7)

31. 合併候選關鍵字子群

32. 主題關鍵字分群(Cont.) • 修正並產生主題關鍵字分群 • 讓每個子群內的關鍵字個數保持在一定的差距內 • 若子群內包含的關鍵字比平均個數少，但子群權重卻大於平均權重時，將該群保留 • 若子群經修正後仍小於平均權重，將該群直接刪除 • 子群權重如方程式(3-8)所示 (3-8)

33. 修正並產生主題關鍵字分群

34. 關鍵字分群標記 • 利用人力過濾出有意義的關鍵字 • 取權重最高的關鍵字做為最後群的標記

35. 建立主題社群 • 使用者社會網路 • 使用者分群

36. 使用者社會網路

37. 使用者社會網路(續)

38. 使用者分群 • 將所有使用者向量模型以N×m的矩陣U表示，N代表使用者數目，m代表所有關鍵字數目 • 以矩陣R代表使用者間相關係數，乘上以使用者向量模型構成的矩陣U ，形成一新的矩陣U’代表更新後的使用者向量模型(α參數調整R的影響程度)

39. 使用者分群(續) • 以餘弦相似度(Cosine Similarity)計算使用者與個別主題的相似度，當使用者與主題間的相似度大於門檻值時，則將其歸類到該主題

40. 推薦模式 • 在社群中的成員都具有相似的主題興趣，但是由於多重主題[9]的屬性存在，使得使用者可能對多種主題都具有偏好，於是產生個人化推薦與社群推薦兩種推薦模式，茲分述如下： • 個人化推薦(Collaborative Filtering) • 依據內容導向方法，對使用者進行論文推薦，即計算社群內成員所撰寫的論文與個別成員的相似度，選取相似度最高的n篇論文給予推薦 • 社群推薦(擴展閱讀層面) • 透過分析社群成員對其他主題的興趣分佈，統計出具有較高偏好比重的主題，推薦項目以與該主題最相關的n篇論文

41. 系統發展與實證分析

42. 系統發展—系統架構

43. 系統發展—系統介面

44. 系統發展—系統介面(續)

45. 系統發展—系統介面(續)

46. 系統發展—系統介面(Cont.)

47. 系統發展—系統介面(續)

48. 實驗結果—分群結果評估 • 首先將系統分群的結果分類，即將相近的群歸屬於同一類 • 依序對個別使用者進行分類之動作 • 採用準確率(Precision)與回現率(Recall)兩項指標[15]，來評估分群結果的好壞

49. 實驗結果—分群結果評估(續)

50. 實驗結果—分群結果評估(續)