學位論文
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Item 以情境感知資料與社群資訊建構餐廳推薦系統之研究(2016) 劉書宇; Liu, Shu-Yu目前市面上大多的餐廳推薦系統當中所給予使用者的推薦資訊，皆透過開發者收集(網路相關資料、部落客體驗文章)，或經由系統平台上的使用者共同分享上傳而成的資料集。但這些資料會隨著時間長久的累積，亦或是開發人員對於資料沒有定期更新或維護，即造成了資料集過於老舊以及維護需求人力成本的問題。 本研究旨在藉由Facebook社群網站平台所提供的Graph API查詢語言技術，擷取其上的社群粉絲專頁餐廳資訊當作資料集，建構一套與Facebook同步的即時動態更新的餐廳推薦系統。此外本研究也結合情境感知(Context-aware)方式來開發應用，讓系統服務更能貼近使用者，在情境資料上利用使用者情境資料(Facebook帳號資訊、偏好餐廳設定)及實體情境資料(時間、地理位置)和使用者的Google Calendar事件；而推薦功能部分，本系統透過使用者對於個別餐廳頁面的評分紀錄，作推薦過濾的排序演算，其中也用到Facebook的按讚數，當作計算因素的依據，讓推薦達到更有效的過濾。最後，本系統實作採用響應式網站設計來建構一個可以在電腦、手機及平板都具有良好瀏覽效果的網站平台雛型。