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以整合知識分類架構為基礎的餐廳口碑推薦系統

為了解決空白行事曆word的問題，作者蔡宛庭 這樣論述：

本研究以建置「口碑推薦系統」為目標，探討如何由網路文章對餐廳的討論中，擷取有用的口碑語意，再依據人類對不同類型餐廳的經驗認知與評價標準，訂定出適性化的評價原則，以避免因缺乏彈性而陷入一體適用(one size fit all)的問題；另一方面，推薦的接受方同樣也有適性化的需求，因此須能依使用者喜好，產生接近真實需求的推薦。本研究利用知識本體(ontology)技術，發展所需的知識分類與解題之知識模型，主要的內容包括：(1)釐清此議題的知識源內涵，例如餐廳類型、評價指標、情境、口碑、經驗法則等知識分類；(2)將一般化的知識源建置為領域本體，其內容是由共通性的概念架構及實例共組而成，以利提供其他

領域或系統在溝通時的參考標準或術語；(3)以解題需要來發展各知識源之間的邏輯，建立目標導向的任務本體，並以has-a的組合關係建立關聯性，再依據各概念的屬性項目收集現況實例資訊，以做為任務本體的事實知識；(4)最後，發展口碑推薦的語意規則，並以前述的事實知識為基礎，推論隱含性知識。本研究為驗證知識模型效能，選擇以餐飲美食評論為實驗對象，資料來源為所萃取之網路口碑實例資料30例，評估方式分為知識模型評估分析系統彈性及正確性、及使用者推薦正確性，其中系統與人工判讀相同口碑數為90篇，使用者推薦正確率達87.8%，由實驗結果顯示，以知識分類架構為基礎結合本體與推論規則的設計，相較於資料庫系統較有彈性

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