國立臺灣師範大學博碩士論文全文系統

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研究生：	邱文寬 Wen-Kuan Chiu
論文名稱：	以社群網路為基礎的旅伴推薦系統 Social Network Based Tourist Recommendation System
指導教授：	葉耀明
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	資訊工程學系 Department of Computer Science and Information Engineering
論文出版年：	2014
畢業學年度：	102
語文別：	中文
論文頁數：	139
中文關鍵詞：	臉書、FQL 、SCAN 、五大人格特質、自助旅行
英文關鍵詞：	Facebook, FQL, SCAN, Big Five personality, Backpacking
論文種類：	學術論文
相關次數：	點閱：159 下載：24
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臉書社群是目前世界影響最大的社群平台，根據官方統計截至2013年第三季已經有1.19億人次上線。隨著臉書使用者的增加其內容已經具有巨量資料的特性，而臉書使用者龐大的動態資訊隱藏各種有用資訊引起許多研究針對臉書使用參數，如按讚、社團參與次數等等作進一步的分析。
本研究以臉書社群為基礎，透過SCAN分群演算法的分析，讓使用者可就分群之結果了解周遭共同朋友的關係以及鏈結情況。此外，分群結果結合了人格特質模型，透過臉書參數，即可知道身邊朋友之人格特質。本研究並利用FQL擷取個人以及身邊朋友資訊做進一步的分析，使用者朋友越來越多時，利用SCAN分群能讓使用者在臉書人工分群的過程更有效率。最後，本系統並發展與旅遊資訊做整合用於自助旅行的功能以提供使用者針對特定旅遊行程找尋並推薦旅伴。

Facebook is the most influential community platform in the world; according to the statistics officially released by Facebook, up to the third quarter of 2013, the number of active users has reached 1,190 millions. With the growth of users, Facebook has become a producer of Big data, and the vast amount of status updates posted by users, which conceal all kinds of useful information, have triggered many research projects focus on Facebook parameters such as the like count, the group count, etc.
This research is based on Facebook communities. Through the analyses of the SCAN clustering algorithm, the users would be able to understand the relationships and connections between their mutual friends as stated in the results of grouping. Besides, the results of grouping have combined the Big Five personality model. By means of Facebook parameters, users can easily find out the personality traits of their friends. In this research, FQL was adopted to obtain the information of users themselves and friends around them for further analyses. When the number of friends is increasing, the SCAN clustering algorithm can improve the efficiency when it comes to grouping manually on Facebook. Lastly, this system has developed an integration with tourist information for the purpose of backpacking, so suitable travel companions will be recommended according to users' travel itineraries..

摘要    I
ABSTRACT    II
誌謝    III
目錄    V
附圖目錄    IX
附表目錄    XIII
第一章 緒論    1
1 研究背景    1
2 研究動機與目的    4
3 論文架構    5
第二章 文獻探討    6
1 SCAN演算法    6
1.1 特性    8
1.2 結構分群技術(Structure-connected Clusters)    9
1.3 演算法    20
1.4 複雜度分析    22
1.5 社交網路應用    23
2 社群網路使用者之人格特質    24
2.1 簡述    24
2.2 特質分類    25
2.3 五大性格概述    27
3 臉書社群網路    28
3.1 簡述    28
3.2  FQL    30
3.3  JSON    30
3.4 與人格特質分析的關聯    31
4 遊伴    33
5 夥伴關係    35
6 自助旅行    38
6.1 簡介與定義    38
6.2 自助旅行之現況    40
6.3 自助旅行之型態    43
第三章 系統規劃    45
1 概念架構    45
2 個人資訊分析    48
2.1 個人資訊    49
2.2 星座分析    53
2.3 生肖分析    54
2.4 社團分析    55
2.5 按讚分析    56
2.6 專頁分析    56
2.7 使用者鏈結分析    57
2.8 後端存取    60
3  SCAN分析    60
3.1 臉書使用者分群    62
3.2 使用者朋友關係鏈結分析    65
3.3 群組標籤命名    69
4  旅伴分析    69
4.1 篩選旅伴    71
4.2 寫入後端    77
5 後端資料查詢    78
5.1 瀏覽    78
5.2 查詢    79
6 後端資料庫    79
6.1 登入系統    79
6.2 資料顯示    81
6.3 資料修改與刪除    81
6.4 資料查詢    82
第四章 系統開發與實作    84
1 系統開發環境    84
1.1 系統開發環境工具    84
2 系統實作    86
2.1 使用者案例圖-前端應用程式    86
2.2 使用者案例圖-臉書參數集    88
2.3 使用者案例圖-後端    89
2.4 系統循序圖(Sequence diagram)    90
2.4.1  使用者分析循序圖    90
2.4.1.1 個人資訊    90
2.4.1.2 星座分析    90
2.4.1.3 生肖分析    91
2.4.1.4 社團分析    92
2.4.1.5 按讚分析    92
2.4.1.6 專頁分析    93
2.4.1.7 使用者鏈結分析    93
2.4.1.8 寫入後端    94
2.4.2  SCAN分析循序圖    95
2.4.2.1 臉書使用分群與節點鏈結關係    95
2.4.2.2 群組標籤命名    96
2.4.3  旅伴分析循序圖    97
2.4.3.1  篩選旅伴    97
2.4.3.1查詢範例一：依照「國家」「興趣」「個性」找尋旅伴    97
2.4.3.2查詢範例二：依照「國家」「共同朋友」「個性」找尋旅伴    98
2.4.3.3查詢範例三：依照「國家」「活動」「個性」找尋旅伴    98
2.4.3.4查詢範例四：依照「縣市」「興趣」「個性」找尋旅伴    99
2.4.3.5查詢範例五：依照「縣市」「共同朋友」「個性」找尋旅伴    100
2.4.3.6查詢範例六：依照「縣市」「活動」「個性」找尋旅伴    101
2.4.3.7查詢範例七：依照「專頁」「個性」找尋旅伴    101
2.4.4 後端資料瀏覽    102
2.4.5 後端管理者循序圖    103
2.4.5.1 資料瀏覽    103
2.4.5.2 資料編修    103
2.4.5.3 資料刪除    104
2.4.5.4 資料查詢    105
3 個人資訊分析模組介面    106
3.1 個人資訊    107
3.2 星座分析    107
3.3 生肖分析    108
3.4 社團分析    109
3.5 按讚分析    110
3.6 專頁分析    111
3.7 使用者鏈結分析    112
3.8 寫入後端    113
4  SCAN分析模組介面    114
4.1 臉書使用者分群    114
4.2 使用者朋友關係鏈結分析    115
4.3 群組標籤命名    116
5 旅伴分析模組介面    117
5.1 篩選旅伴    117
5.1.1查詢範例一：依旅遊「國家」「興趣」「個性」找尋旅伴    117
5.1.2查詢範例二：依旅遊「縣市」「興趣」「個性」找尋旅伴    119
5.1.3查詢範例三：依旅遊「國家」「共同朋友」「個性」找尋旅伴    120
5.1.4查詢範例四：依旅遊「縣市」「共同朋友」「個性」找尋旅伴    121
5.1.5查詢範例五：依旅遊「國家」「活動」「個性」找尋旅伴    122
5.1.6查詢範例六：依旅遊「縣市」「活動」「個性」找尋旅伴    123
5.1.7個人資訊以及其他興趣    124
5.1.8查詢範例七：依「專頁」「個性」找尋旅伴    125
5.2 寫入後端    126
6 後端資料查詢模組介面    127
6.1 旅伴資料表查詢    127
6.2 使用者資料表查詢    128
6.3 旅伴個性查詢    128
7 後端資料庫    129
7.1 登入模組    129
7.2 瀏覽    130
7.2.1 旅伴分析資料表    130
7.2.2 使用者分析資料表    131
7.3 「修改」「刪除」    132
7.3.1 使用者及旅伴資料表修改及刪除    132
7.4 查詢    133
7.4.1 依名子查詢    133
7.4.2 依個性查詢    133
7.4.3 依SQL語法查詢    134
第五章 結論與未來發展    135
1 結論    135
2 未來發展    136
參考文獻    137
                                

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