以注意力为基础的个人化搜寻机制.docVIP

2006電子商務與數位生活研討會 PAGE  - PAGE 3 - 以注意力為基礎的個人化搜尋機制 洪智力 德霖技術學院國際企業系  HYPERLINK mailto:chihli@educities.edu.tw chihli@educities.edu.tw 摘要 大量無關的訊息淹沒對使用者有用的資訊，於使用者相對有限的認知空間上，注意力已成為可貴的稀少性財貨（Davenport and Beck, 2002）。當人們尋找網際網路上的相關資訊時，大部分的使用者使用關鍵字搜尋引擎，關鍵字即代表使用者目前心目中所專注而追求的訊息，此種專注稱為內生注意力，內生注意力是使用者自願、主動、目標驅動的行為（von der Malsburg and Schneider, 1986; Treisman, 1986; Enns, 1990; van de Laar et al., 1997），此一行為主導了整個網際網路搜尋的過程。因此，不同的使用者對相同事物的描述並不一定相同，其所專注的相關資訊也並不一致。然而，在多數現有的關鍵字搜尋引擎中，並未從個別使用者的觀點上出發，相對的，他們視所有使用者為一體，運用一些衡量關鍵字和網路連結的演算法，判斷個別搜尋結果和關鍵字的相關程度，並將此結果一體適用於所有使用者。所以，使用者透過關鍵字搜尋引擎尋找的相關資訊，仍然有賴個別使用者逐筆檢核對其資訊目的的相關程度。 如何捕捉資訊使用者的內生注意力，是設計一個個人化搜尋機制的最大關鍵，基本上來說，電腦系統必須透過和使用者某種形式的互動，才能讀取使用者的心智。本研究將文字搜尋程序分為兩部分，一部分使用傳統的搜尋引擎，另一部分重點在探詢目前使用者的內生注意力，本研究參考Beg和Ravikumar（2002）的研究，假設使用者最近已蒐集並儲存的文章（含電子郵件信箱）、網頁內容或瀏覽器上的「我的最愛」，為使用者內生注意力所在，於網際網路搜尋時，將此知識傳導並結合搜尋所使用的關鍵字，表現使用者的內生注意力於搜尋結果的排序上，以吸引使用者的外生注意力，整個構想呈現如圖一。開始搜尋時，由於系統尚未擁有使用者內生注意力，此時系統和傳統的搜尋模式並無區別，當使用者開始將相關資訊儲存時，系統則依時間發生前後，將資訊區分不同的資料集，此時採用自我組織類神經網路(Kohonen, 1982)將資料分群，此一以時間為基礎的使用者資料庫，可視為目前使用者的興趣所在，正如快取查詢理論，在概念上，下一筆查詢和上一筆查詢常常相似（Lempel and Moran, 2004）。因此，在網際網路查詢時，導入此部分知識將有助於系統依照使用者的內生注意力搜尋資料。 圖一 以注意力為基礎的個人化搜尋機制 在進行步驟方面，分為三個階段，第一階段為使用者先蒐集以時間為基礎的資料，以建立初步的個人興趣資料庫，此個人資料庫隨時間增加，系統將依時間先後順序，切割為數個子集，並依類神經網路建立以時間為基礎的個人興趣分群結構。第二階段則為查詢階段，使用者查詢網路資料時，導入個人興趣字典，以擴張查詢關鍵字，並將查詢結果依個人興趣排序，將最相關查詢結果導入個人興趣資料庫中。第三階段則為評估階段，比較本研究方法和其他傳統搜尋引擎，依使用者的注意力觀點，評估何種結果最能吸引使用者的注意力。 本研究提出網際網路搜尋時注意力的重要性，並指出現有搜尋引擎不足之處，一個導入注意力觀點的搜尋機制，將可結合傳統的搜尋方法和隱藏在一個以時間為基礎的使用者觀點的注意力知識庫，進而發展出適應個人化的資訊探勘機制。 關??字：注意力代理人、網路文字探勘、搜尋引擎 參考文獻 Beg, M.M.S. and C.P. Ravikumar, C.P., Measuring The Quality of Web Search Results. Proceedings of 6th International Conference on Computer Science and Informatics—A Track at the 6th Joint Conference on Information Sciences, JCIS2002, Durham, NC, USA, March 8-13, 2002, pp. 324-328. Davenport, T.H. and J.C. Beck, The Attention Economy: Understanding the New Currency of Business, ISBN: 1578518717, September 2002, Harvard Business School Press. Enns, J. T., Three-Dimensional Feat