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  結合Jieba 與k-NN 於政府開放資料集推薦之臉書貼文 
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講者:國立虎尾科技大學資訊工程系-林盈宏
日期:2017/10/27
性質:演講
類別:應用科學、教育學習
語言:中文
長度:00:07:38
觀看:209
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摘要:
由於資料量快速膨脹,導致大數據時代的來臨,
資料間的關係也相對增多,當電腦知道這些資料間
的關聯性時,就能達到資料鏈結以及推薦的動作,
當前臺灣政府資料開放平臺僅提供內部資料集的
查詢,並未與其他平臺的資料進行串聯,因此本研
究建立鏈結...
由於資料量快速膨脹,導致大數據時代的來臨,
資料間的關係也相對增多,當電腦知道這些資料間
的關聯性時,就能達到資料鏈結以及推薦的動作,
當前臺灣政府資料開放平臺僅提供內部資料集的
查詢,並未與其他平臺的資料進行串聯,因此本研
究建立鏈結資料查詢平臺(Linked Data Query
Platform,簡稱LDQP),提供不一樣的介面查詢方
式,並與臉書的資料進行結合,將使用者近期在臉
書上點讚的粉絲專頁貼文,與政府開放資料集進行
關聯分析,針對長期照顧、食品安全、環境保護三
大議題,藉由結巴(Jieba)中文斷詞,取出政府開放資
料集以及該貼文中的特定詞彙,統計資料集以及貼
文各自包含的詞彙數量,再透過k-NN 演算法(knearest
neighbors algorithm)找出該貼文與政府開放
資料集的最大關聯性,當使用者在LDQP 進行臉書
帳號登入時,系統將針對使用者近期在臉書上關注
的議題,找出關聯性較高的資料集,提供給使用者
進行選取,達到個人化的資料集推薦。

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