Facebook社群人脈網絡與粉絲頁推薦之研究
Facebook自從在台灣推出以來,已有超過一千三百萬的使用者帳號,是最熱門的社群網站,其中蘊含了龐大的使用者資料。從使用者學歷、工作經歷和喜歡的粉絲頁中可以一定程度上地判斷出使用者的背景與喜好,若能利用分析過的資訊將使用者分群,以供交友或導向到可能喜歡的粉絲頁,就能開發潛在客戶進而掌握商機。 本研究旨在完成一個線上系統,透過Facebook上可供擷取個人的資料:學歷、工作經歷以及喜歡的粉絲頁等資訊,針對這些量化過的資訊,經Kmeans將使用者分群分類,藉以作為協同過濾式推薦。目前實驗結果將有效個人資料4417筆進行分群,以使用者喜歡的粉絲頁比例(本研究整合成48種)加上工作經歷與學歷,最終分...
Main Authors: | , |
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0100356016%22. |