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类型企业动态环境资讯之自动分类汇总课件.ppt

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:3998062
  • 上传时间:2022-11-02
  • 格式:PPT
  • 页数:20
  • 大小:167.50KB
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    关 键  词:
    企业动态 环境 资讯 自动 分类 汇总 课件
    资源描述:

    1、企業動態環境資訊之自動分類:企業動態環境資訊之自動分類:以電腦行銷業為例以電腦行銷業為例指導老師:劉瑞瓏指導老師:劉瑞瓏 老師老師指導學姐:盧芸玲指導學姐:盧芸玲 學姐學姐 黃明權黃明權鄭盛益鄭盛益專題學生:專題學生:簡介簡介本專題以電腦行銷領域為範圍而開發出一套資訊自動分類系統。管理者透過本系統,可獲得自動分類好的電腦行銷資訊。系統功能系統功能1.自動蒐集網路上的資訊。2.興趣樹的分類。3.透過訓練方式增進分類之準確度。4.適當資訊給適當的使用者。5.資訊的查詢。整合系統功能之架構整合系統功能之架構 Internetuseful informationScanningMiningclassi

    2、fied informationDatabaseDocument StorageClassificationAssociation DetectionDocument ClassificationDocument PreprocessingInformation CollectionIncremental Training系統興趣樹節點共有204個,其中有142個是葉節點。下圖是興趣樹中的一小部份架構興趣樹架構興趣樹架構 使用對象和範圍使用對象和範圍使用對象:企業行銷決策人員。系統範圍:電腦週邊產品行銷方面。註:白色底方塊之功能由本組完成,藍色底由另一組同學完成。企業動態環境資訊之自動分類與分

    3、析使用者介面系統管理資訊統計與分析資訊處理17詞庫維護18興趣樹維護19使用者資料維護1.1基本資料設定1.2資訊搜集節點設定15資訊統計16資訊分析12資訊搜集13資訊分類14分類器訓練5.3分析節點設定5.2對應事件設定5.1目標事件設定5.4門檻值設定3.0新聞資訊4.0帳號密碼查詢1.0註冊 登入2.0資訊搜尋5.0資訊分析設定6.0郵件通知7.0興趣設定8.0總分類結果9.0分析結果呈現11修改基本資料10個人分類結果系統特色系統特色1.利用電腦高效率運算能力。所要解決問題:搜集回來的資訊雜亂無章預期效益:(1)節省時間與成本。(2)將蒐集回來的資訊做更有效的分類。系統特色系統特色(

    4、cont.)2.根據興趣樹節點的分類方式。所要解決的問題:查閱資訊的不方便預期效益:(1)提高查詢資訊上的效能。(2)降低查閱所浪費的時間。系統特色系統特色(cont.)3.根據分類文章,管理者可以分析與決策。所要解決的問題:資訊量龐大,不易具有決策效益預期效益:輔助管理者做決策。系統特色系統特色(cont.)4.可選取所感興趣的設定項目。所要解決的問題:覓得之資訊不知提供何人。預期效益:(1)個人化的服務。(2)正確的資訊傳遞。資訊分類流程圖資訊分類流程圖 表示資料流 表示程序 START將字詞與興趣樹節點之關鍵字比對各節點內關鍵字興趣樹比對完畢?No將文章分類至該節點文章資料NoYes是否

    5、有符合的節點?是否還有其他字詞?YesNoYesW出現次數預設次數()?斷詞詞庫取得待分類之文章抽出一字詞(w)YesNo分類器訓練流程圖分類器訓練流程圖STARTW出現次數預設次數()?是否還有其他字詞?斷詞各節點內關鍵字計算兄弟節點關鍵字次數存放此關鍵字及其強度(TFIDF值)YesNoYesNo各節點內關鍵字詞庫計算此關鍵字獨特於兄弟節點強度(IDF值)取得訓練文章及其正確類別抽出一字詞(w)表示資料流 表示程序 開發工具和平台開發工具和平台平台:Windows 2000工具:SQL Server 2000ASP(Active Server Page)IIS(Internet Infor

    6、mation Server)5.0 VB(Visual Basic)6.0 PhotoImpact 6.0 實驗流程實驗流程START搜尋引擎(Google與Kimo)輸入各資訊需求對應之關鍵字文章資料隨機取20篇文章計數20篇中真正符合需求的文章分類分析P與R評估準則評估準則準確度:是user真正想要且被分到正確節點的篇數全部被分類到正確節點的篇數準確度高表示找到的文章可分類到正確節點的成功率高。評估準則評估準則(cont.)回覆率:是user真正想要的且被分到正確節點的篇數user真正想要的篇數回覆率高代表系統提供給使用者想要的文章越多,應該分類到正確節點的文章確實有較高比例。評估結果及分析評估結果及分析 KimoGoogle專題系統平均準確度0.220.320.51平均回覆率0.63實驗平均值實驗平均值 效能評估為(本專題系統的準確率kimo和Google的平均準確度)-100%專題系統改善幅度為89%89%,較搜尋引擎的準確度提升將近一倍。結論結論從網際網路上搜集資訊。透過訓練的方式提升準確率。系統準確率較搜尋引擎高。將繁雜的資訊做分類。輔助行銷決策者未來展望未來展望1、個人化的興趣樹2、與監控代理人結合3、自動分類多媒體格式4、應用到別的專業領域

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