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運用社會網絡分析法以發掘興趣導向虛擬社群關鍵使用者之研究 = Apply...

國立高雄大學資訊管理學系碩士班

運用社會網絡分析法以發掘興趣導向虛擬社群關鍵使用者之研究 = Applying Social Networks Analysis Methods to Discover Key Users in an Interest-Oriented Virtual Community

紀錄類型:	書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:	Applying Social Networks Analysis Methods to Discover Key Users in an Interest-Oriented Virtual Community
作者:	陳柏任,
其他團體作者:	國立高雄大學
出版地:	[高雄市]
出版者:	撰者;
出版年:	2012[民101]
面頁冊數:	60面圖，表格 : 30公分;
標題:	社會網絡分析
標題:	Social Network Analysis
電子資源:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/94847299804544162037
附註:	參考書目：面50-51
摘要註:	近幾年網路科技的發達以及虛擬社群的崛起，虛擬社群上的使用者不在只是單純的資訊接收者，更是重要的資訊來源。但也因如此產生網路上的資料量過大的問題，如何有效率的找到對的資訊已經成為相當重要之議題。本研究認為虛擬社群內的使用者以及其發布的評論所帶來的相關影響，會直接或間接的影響其他參與虛擬社群的使用者選擇電影的決定。因此，本研究以知名電影類型虛擬社群網站IMDb(The Internet Movie Database)為研究標的，結合網站提供之有用度指標(Useful-index)與社會網絡分析法的提出一個架構，期望找出IMDb之關鍵使用者，並以電影賣座量檢視本系統所找出的使用者是否具有影響力。　　本研究收集19個月的資料(2010.1至2011.5)進行研究，篩選17,366位使用者與243,074篇影評數，實驗找出之關鍵使用者有22人及111篇影評。最後，本研究模擬使用者模式，調整並紀錄實驗系統如何反應。 In recent years, with the growth of Internet technology and virtual community, the uses of virtual community not only play as the information receiver but also very important role to provide information. However, information overload has becoming a very serious problem and how to find information efficiently is also an important issue. In this research, we believe that users in a virtual community may affect each other, especially those with high influence. Therefore, we observe the biggest virtual community of movies named IMDb(The Internet Movie Database),and we propose an architecture combine with the Social Network analysis and the features(Useful-index) of the IMDb to discover those users who has high influence in a virtual community. We collected the data of 19 months (2010/1 to 2011/5) , about 17,366 users and 243,074 reviews. By applying the method we proposed, finally about 22 key users and 111 reviews were discovered. We use the box office number to certify our results, and simulated many of different situations to observe the react from our system

運用社會網絡分析法以發掘興趣導向虛擬社群關鍵使用者之研究 = Applying Social Networks Analysis Methods to Discover Key Users in an Interest-Oriented Virtual Community
陳, 柏任

運用社會網絡分析法以發掘興趣導向虛擬社群關鍵使用者之研究 = Applying Social Networks Analysis Methods to Discover Key Users in an Interest-Oriented Virtual Community / 陳柏任撰 - [高雄市] : 撰者, 2012[民101]. - 60面 ; 圖，表格 ; 30公分.
參考書目：面50-51.
社會網絡分析Social Network Analysis

運用社會網絡分析法以發掘興趣導向虛擬社群關鍵使用者之研究 = Applying Social Networks Analysis Methods to Discover Key Users in an Interest-Oriented Virtual Community
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210 $a [高雄市] $c 撰者 $d 2012[民101]
215 0 $a 60面 $c 圖，表格 $d 30公分
300 $a 參考書目：面50-51
314 $a 指導教授：丁一賢博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學資訊管理學系碩士班
330 $a 近幾年網路科技的發達以及虛擬社群的崛起，虛擬社群上的使用者不在只是單純的資訊接收者，更是重要的資訊來源。但也因如此產生網路上的資料量過大的問題，如何有效率的找到對的資訊已經成為相當重要之議題。本研究認為虛擬社群內的使用者以及其發布的評論所帶來的相關影響，會直接或間接的影響其他參與虛擬社群的使用者選擇電影的決定。因此，本研究以知名電影類型虛擬社群網站IMDb(The Internet Movie Database)為研究標的，結合網站提供之有用度指標(Useful-index)與社會網絡分析法的提出一個架構，期望找出IMDb之關鍵使用者，並以電影賣座量檢視本系統所找出的使用者是否具有影響力。　　本研究收集19個月的資料(2010.1至2011.5)進行研究，篩選17,366位使用者與243,074篇影評數，實驗找出之關鍵使用者有22人及111篇影評。最後，本研究模擬使用者模式，調整並紀錄實驗系統如何反應。 In recent years, with the growth of Internet technology and virtual community, the uses of virtual community not only play as the information receiver but also very important role to provide information. However, information overload has becoming a very serious problem and how to find information efficiently is also an important issue. In this research, we believe that users in a virtual community may affect each other, especially those with high influence. Therefore, we observe the biggest virtual community of movies named IMDb(The Internet Movie Database),and we propose an architecture combine with the Social Network analysis and the features(Useful-index) of the IMDb to discover those users who has high influence in a virtual community. We collected the data of 19 months (2010/1 to 2011/5) , about 17,366 users and 243,074 reviews. By applying the method we proposed, finally about 22 key users and 111 reviews were discovered. We use the box office number to certify our results, and simulated many of different situations to observe the react from our system
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