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在行動環境之智慧型多媒體分享與推薦系統

為了解決Game over man imdb的問題，作者周智倫 這樣論述：

本論文提出了一創新的方法來將行動環境下的使用者依照興趣群組分類，透過此方法可以延長興趣群組的存活時間與增加行動環境下使用者間的交流量。另外本論文發展了於興趣區間中的細胞自動機之興趣本體論機制來將行動環境下的使用者依照興趣群組分類，各個使用者的興趣依據著我們所設計的細胞自動機規則來加以分類群組。而根據提出的方法所做的實驗結果顯示，本方法能延長興趣群組的存活時間與增加行動環境下使用者間的交流量。IEEE 802.16 WiMax是近年來備受矚目的無線網路傳輸機制，其中分為PMP(Point-to-multipoint)以及Mesh兩種模式。Mesh是FBWA(Fixed broadband wi

reless access)的系統，被視為下一代的無線都會網路的解決方案，採用的是TDMA排程方法，其中排程又分為集中式(centralized mode)以及分散式(distributed mode) ，集中式是由BS來掌控所有資源並且決定SS之間的傳輸排程。本論文提出了一個在WiMax Mesh 內部的多播串流機制，透過二階段式的方法，建立有效率的multicast tree。第一階段先利用我們提出的Priority-Based Algorithm來建立 multicast sub-trees，第二階段再利用Interference-Aware Steiner Tree的方法，建立Sour

ce node到所有 multicast sub-trees的串流路徑。實驗結果顯示，我們提出的兩階段式建樹方法，不管是在 multicast sub-tree的建立上面，還是減少multicast tree對整體網路interference 影響上面，都能夠有很大的提升。推薦系統在日常生活中處處可見，諸如電子商務、線上購物、數位學習等等。推薦系統不僅提供身處在資訊爆炸時代的我們在選擇事物參考指標，也提升了在大量資料裡搜尋相關資訊的能力。近年來，推薦系統的發展已引起各領域學者的興趣與關注，在各種不同領域的大量數位內容中取得對貼近所求，也是多數研究鑽研的目標。本論文之目的在於提出一套適用於各種領

域的個人化推薦機制，結合本體論的技術可使得應用領域更有彈性。從使用者過去對某些項目的評分，系統可分析出使用者的喜好，而透過不同領域定義好的語意，系統可以推論出在這眾多資料中還有哪些是使用者也會有興趣的項目。因此在本研究中，除了找出相關項目的推薦機制是研究重點之外，對使用者的喜好分析也是探索的目標之一。從使用者過去對選擇項目的評分，推論出使用者對於某些分類的關注值與喜好值，進而產生出推薦名單以供使用者做決策參考。本論文主要採用的方式是以使用者過去評分記錄為分析對象，分析得之使用者對該領域的各分類關切度，並以基於知識系統的推薦技術為基準，透過本體論定義的屬性序列尋找相關項目，並在尋得項目時以使用者

關切度計算出對該項目的喜好度。而在個人化模組訓練方面則是採用基因演算法使得架構模式具有學習能力，在訓練的過程中試圖找出最符合該使用者的參數值，藉以達到個人化的最終結果。