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研究生: 楊綠淵
論文名稱: 以文件相關性為基礎之企業知識分群與管理模式
A Knowledge Clustering and Service Model Based on Document Similarity Analysis
指導教授: 侯建良
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工業工程與工程管理學系
Department of Industrial Engineering and Engineering Management
論文出版年: 2004
畢業學年度: 92
語文別: 中文
論文頁數: 152
中文關鍵詞: 相關性分析文件分群資訊發佈
外文關鍵詞: Similarity Analysis, Document Clustering, Information Publication
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  • 隨著網際網路(Internet)之快速發展,「資訊過量」、「資訊爆炸」等狀況漸形嚴重,造成網際網路使用者進行資訊檢索/查詢時,無法有效篩選真正想要尋找之資訊。此外,近年來以顧客為導向之顧客關係管理(Customer Relationship Management,CRM)觀念盛行,企業若能掌握使用者之需求,建立「個人化(Personalized)」之顧客關係,主動發佈使用者需要之資訊,將可更契合未來資訊之管理模式。本論文乃以文件關鍵屬性之擷取為基礎,進行文件間之相關性分析;並以此相關性分析之結果進行自動化文件分群。之後,透過使用者閱讀趨勢之收集與分析,結合文件分群結果,自動推論文件接受對象,達成文件(或訊息)自動發佈之目的。最後,建立一套以文件相關性為基礎之企業知識分群與管理模式與系統技術,並以一案例驗證此模式與技術之可行性。整體而言,藉由本研究所發展之知識文件管理模式,除可促成企業體實現一對一行銷之理念外,尚可應用於企業知識文件管理體系,協助企業組織發展智慧型知識文件管理機制,使電子化知識管理與顧客關係管理理念能相互整合支援,並帶動知識服務型產業之發展。


    Owing to the drastic development of the Internet technology, the problems of information overload is more and more serious. Under such circumstance, the Internet users cannot efficiently and effectively retrieve the information that meets their requirements over the Internet. Recently, in the customer centric market, customer relationship management (CRM) has become a critical issue for business operation. To obtain long-term relationship with the customers, the enterprises have to capture the customer demands, to establish a personalized relationship with customer and to intelligently provide information/document based on user requirements.
    In order to explore a knowledge clustering and service model for the organizations to efficiently manage the domain documents, three algorithms namely document similarity analysis (DSA), document clustering algorithm (DCA), and document publication algorithm (DPA) are proposed in this research. The document similarity analysis is developed based on the key attributes of documents (including the document keywords, providers and categories) while the document clustering methodology is proposed by application of document similarity and the K-means approach. In addition, according to the browse history of users and document clusters, a publication algorithm of documents is utilized to automatically provide the documents to the target users. A web-based prototype system of the knowledge clustering and service model will also be implemented to ensure the applicability of the model. Effectiveness of the model is also by a demonstration case. As a whole, the knowledge management model proposed in this research can assist the organizations to intelligently and efficiently manage the documents and to realize the objective of one-to-one marketing.

    中文摘要 I 英文摘要 II 目錄 III 致謝詞 VI 圖目錄 VII 表目錄 X 第一章、 研究背景 1 1.1研究動機與目的 1 1.2研究方法與步驟 2 1.3研究定位 5 第二章、 文獻回顧 6 2.1 文件關鍵屬性擷取 6 2.1.1 文件關鍵字擷取 6 2.1.2 文件分類(類別)擷取 7 2.2 文件相關性分析 8 2.3 文件分群 9 2.3.1 自動群集偵測 9 2.3.2 自組織映射圖 10 2.3.3 類神經網路 10 2.3.4 文件相關性 11 2.3.5 其他方法 11 2.4 文件/訊息發佈 12 2.4.1 使用者閱讀趨勢資料之收集與探勘 12 2.4.2 文件接受者自動推論 15 第三章、 企業知識分群與管理模式 17 3.1 文件相關性分析 17 3.1.1 以關鍵字為基之文件相關性分析 17 3.1.2以文件多屬性為基之文件相關性分析 25 3.2 文件分群 29 3.3 文件/訊息發佈 33 3.3.1 文件權限對象推論—依使用者角度 34 3.3.2文件接受對象推論—以文件層面 39 3.4 小結 47 第四章、 系統架構 49 4.1企業知識分群與管理系統核心架構 49 4.2系統功能架構 52 4.3資料模式定義 53 4.4系統流程 53 4.4.1系統操作流程 54 4.4.2系統資料流程 54 4.5系統開發工具 60 第五章、 系統實作與案例驗證 63 5.1系統功能操作 63 5.1.1文件上傳功能 63 5.1.2文件相關性管理 68 5.1.3文件分群管理 72 5.1.4文件發佈對象推論管理 75 5.1.5文件管理 80 5.1.6相關參數設定 86 5.1.7使用者基本資料管理 94 5.1.8使用者管理 96 5.2系統分析與評估 101 5.2.1文件匯入 102 5.2.2相關性分析 104 5.2.3文件分群 104 5.2.4文件發佈對象推論 111 第六章、 結論與未來展望 117 參考文獻 120 附錄一、文件分類類型量化方式 126 附錄二、文件提供/製作者所屬部門量化方式 143 附錄三、關鍵字量化方式 149 圖目錄 圖1.1、研究架構 4 圖1.2、研究定位 5 圖3.1、文件相關性分析之輸入/輸出 18 圖3.2、以關鍵字為基礎之相關性分析模組 21 圖3.3、多屬性關聯性分析流程示意圖 26 圖3.4、系統運作流程圖 29 圖3.5、文件分群之輸入/輸出 30 圖3.6(a)、群集質心改變示意圖1 32 圖3.6(b)、群集質心改變示意圖2 33 圖3.7、文件分群流程圖 34 圖3.8、文件接受對象推論—依使用者角度--輸入輸出之示意圖 35 圖3.9、文件接受對象推論模式流程 39 圖3.10、「文件權限對象推論—以文件層面」模式之輸入/輸出 40 圖3.11、以文件層面之文件權限開放模式流程 46 圖4.1、知識分群與管理系統核心架構 49 圖4.2、系統操作架構 52 圖4.3、資料模式關聯 53 圖4.4、「文件關鍵屬性上傳」功能流程 54 圖4.5、「文件相關性分析」功能流程 55 圖4.6、「文件相關性變更」功能流程 56 圖4.7、「文件分群」功能流程 56 圖4.8、「文件分群變更」功能流程 57 圖4.9、「文件發佈推論」功能流程 58 圖4.10、「文件發佈對象變更」功能流程 58 圖4.11、「文件管理」功能流程 59 圖4.12、「使用者管理」功能流程 59 圖4.13、「個人資料管理」功能流程 60 圖4.14、知識分群與管理系統資料流程模式 61 圖5.1、文件上傳介面 64 圖5.2、上傳文件指定 64 圖5.3、文件上傳介面-文件類型選單 65 圖5.4、文件上傳介面-文件製作者選單 65 圖5.5、文件上傳成功訊息回饋1 66 圖5.6、重要詞彙與待確認詞彙資訊回饋 67 圖5.7、文件上傳成功訊息回饋2 67 圖5.8、上傳檔案名稱重複—重新輸入檔名處理 68 圖5.9、相關性分析—選擇欲進行相關性分析之文件 69 圖5.10(a)、相關性分析—分析結果回饋 70 圖5.10(b)、相關性分析—分析結果回饋 70 圖5.11、相關性修改—欲修改相關性文件選擇 71 圖5.12、相關性修改—目標文件與其他文件相關性列表 72 圖5.13、相關性修改結果回饋 72 圖5.14、文件分群之維度決定 73 圖5.15、文件分群結果回饋 74 圖5.16、文件分群修改介面 75 圖5.17、文件分群修改成功回饋訊息 75 圖5.18、文件相關性推論—指定文件以計算相關性 76 圖5.19、依文件面自動推論方式之回饋畫面 77 圖5.20、依使用者閱讀趨勢自動推論之回饋畫面 77 圖5.21、文件權限對象變更—目標文件挑選 79 圖5.22、文件權限對象變更—權限對象挑選 79 圖5.23、文件權限對象變更成功之回饋畫面 80 圖5.24、文件內容全文檢索介面 81 圖5.25、文件內容全文檢索—查詢結果列表 82 圖5.26、文件內容全文檢索—文件內容檢視 82 圖5.27、文件各屬性條件查詢介面 83 圖5.28、文件各屬性條件查詢—查詢結果列表 84 圖5.29、文件各屬性條件查詢—文件內容檢視 84 圖5.30、相關性查詢—欲查詢相關性文件選擇 85 圖5.31、相關性查詢—目標文件與其他文件相關性列表 86 圖5.32、文件分群查詢回饋列表 87 圖5.33、檔案上傳時,檔名重複處理方式設定 88 圖5.34、檔案上傳時,檔名重複處理方式設定成功回饋訊息 88 圖5.35、關鍵字萃取方式設定 89 圖5.36、關鍵字萃取方式設定成功回饋訊息 90 圖5.37、以文件多屬性進行文件相關性分析—屬性選擇 90 圖5.38、以文件多屬性進行文件相關性分析—距離計算方式選擇 91 圖5.39、文件相關性分析方法設定成功回饋訊息 91 圖5.40、系統環境參數設定—分群群組數設定 92 圖5.41、系統環境參數設定—分群群組數設定成功回饋訊息 92 圖5.42、文件發佈對象推論—推論方式選擇 93 圖5.43、文件發佈對象推論—依照使用者閱讀趨勢推論方式細部設定 94 圖5.44、個人資料查詢回饋介面 95 圖5.45、個人資料修改輸入介面 96 圖5.46、個人資料修改成功回饋介面 96 圖5.47、新增使用者之輸入介面 97 圖5.48、新增使用者—隸屬部門以子視窗方式點選系統內建選項 98 圖5.49、新增使用者成功之回饋訊息 98 圖5.50、使用者查詢介面 99 圖5.51、以關鍵字串查詢使用者 100 圖5.52、使用者修改介面 100 圖5.53、使用者刪除警示介面 101 圖5.54、系統績效驗證流程 102 圖5.55、文件相關性分佈圖 104 圖5.56、八階段文件分群與理想分類結果相比之召回率趨勢圖 111 圖5.57、八階段文件分群與理想分類結果相比之符合率趨勢圖 111 圖5.58、各文件之召回率與準確率分佈圖 115 圖5.59、各階段文件發佈對象推論之召回率與準確率 116 表目錄 表3.1、文件關鍵字擷取列表 19 表3.2、文件相關性對照表 20 表3.3、屬性j之距離矩陣 27 表3.4、目標文件與各文件間之綜合距離係數 28 表3.5、文件相關性分析列表 31 表3.6、文件相關性分析列表 36 表3.7、文件相關性分析列表 41 表3.8、各文件之權限開放群組集合 42 表3.9、文件分享者被開放權限之機率 44 表3.10、文件 權限開放群組列表 45 表5.1、上傳文件種類、篇數與編號 103 表5.2、各上傳文件之關鍵字 103 表5.3、各分群對應各類別文件之召回率 105 表5.4、一份種子文件份數之文件分群結果 106 表5.5、一份種子文件之文件分群結果—各分群對應各理想分類結果之召回率 與準確率 107 表5.6、五份種子文件之文件分群結果 107 表5.7、五份種子文件之文件分群結果-各分群對應各理想分類結果之召回率 及準確率 108 表5.8、十份種子文件之文件分群結果 109 表5.9、十份種子文件之文件分群結果-各分群對應各理想分類結果之召回率 與準確率 109 表5.10、隨機產生每位使用者對於每類型文件之權限或閱讀份數 113 表5.11、理想值與測試資料之推論對象評估 114 表A.1、依照關聯性重新分類與編號之中國圖書分類—哲學篇 129 表A.2、依照關聯性重新分類與賦予新編號之VSIA分類 140 表A.3、組織功能的分類 143 表A.4、組織功能分類的再細分 144 表A.5、各類別編號表 146 表A.6、中國圖書分類法依關連性排序編號對照表 151

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