第四章、 研究結果
第二節、 第二階段分群
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由圖 4-1 可知，群集(2)、(6)與(7)因所包含的文章數符合停止條件(文章數小 於或等於 30 篇)，故不需繼續往下分群；而群集(1)、(3)、(4)與(5)則須繼續進行 第二階段分群。
圖 4-1 第一階段分群結果
第一階段分群結束後，平均群內相似度由未分群時的 0.01629 提升至 0.02392、
平均群間相似度為 0.18916；可計算其分群品質為 0.12648。
第二節、 第二階段分群
在第一階段分群後，因各群集內所包含的文章數大幅降低，若使用原始的 k 值作為起始值，在選取候選群集的 k 個最近鄰居時可能會包含過多的雜訊，故將 k 值之起使值從 10 降低為 5；而文件相似度門檻值則以第一階段所挑選之最佳分 群參數組合中的文件相似度門檻值 0.025 為基準，增加 0.005、0.01 及 0.015(3 種 文件相似度門檻值分別為 0.03、0.035 與 0.04)以作為第二階段之文件相似度門檻 值。同樣地，將透過分群品質之衡量指標來選擇最佳分群結果，作為該階段各群 集之最終分群結果；第二階段之分群評估結果整理如表 4-2。
第二階段分群評估中，群集(1)因 k 值向上調整至 10 之後，所獲得之分群品 質與 k 值為 5 時相同，並無改善，故不繼續向上調整 k 值；並可知在 k 值為 5、
文件相似度門檻值為 0.03 時能獲得最佳分群品質。群集(3)則在 k 值向上調整至 10 時，能夠獲得相較於 k 值為 5 時更好的分群品質，故繼續將 k 值調整為 15；
但 k 值調整至 15 後所測得的 3 種分群結果之品質皆無法比 k 值為 10 時之最佳分
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0.03 2 0.030001842 0.08621828 0.347975416 0.035 2 0.03000184 0.08621828 0.347975416 0.04 4 0.04267441 0.13038648 0.32729165
10
0.03 2 0.030001842 0.08621828 0.347975416 0.035 2 0.03000184 0.08621828 0.347975416 0.04 4 0.04267441 0.13038648 0.32729165
群集編號 (3)
k 值 文件相似度門檻值 分群數 平均群內相似度 平均群間相似度 分群品質
5
0.03 2 0.018623459 0.26150186 0.07121731 0.035 6 0.026041642 0.12755137 0.20416591 0.04 8 0.030164721 0.08610858 0.35031026
10
0.03 2 0.01876271 0.33230411 0.05646247 0.035 7 0.02947889 0.12431713 0.23712651 0.04 9 0.03338075 0.09038812 0.36930463
15
0.03 2 0.01961412 0.42646810 0.04599200 0.035 7 0.03000169 0.13306411 0.22546793 0.04 9 0.03372591 0.09495431 0.35518042
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表 4-2 第二階段分群評估結果(續)
群集編號 (4)
k 值 文件相似度門檻值 分群數 平均群內相似度 平均群間相似度 分群品質
5
0.03 無分群效果
0.035 2 0.02210200 0.07648028 0.28898959 0.04 3 0.02377145 0.07502992 0.31682627
10
0.03 無分群效果
0.035 2 0.02210200 0.07648028 0.28898959 0.04 3 0.02377145 0.07502992 0.31682627
群集編號 (5)
k 值 文件相似度門檻值 分群數 平均群內相似度 平均群間相似度 分群品質
5
0.03 無分群效果
0.035 2 0.03075425 0.17153469 0.179288782 0.04 2 0.03086379 0.17081908 0.180681181
10
0.03 無分群效果
0.035 2 0.03075425 0.17153469 0.179288782 0.04 2 0.03086379 0.17081908 0.180681181
而第二階段分群結果如圖 4-2 所示；該階段分群後，群集(9)、(16)與(20)未 達到分群停止條件，故須繼續分群，而已達停止條件的群集將會進行關鍵詞彙之 萃取與群集命名。
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圖 4-2 第二階段分群結果
而當群集內包含的文章數量過少，可能會由少數一、兩篇文章來決定該群集 的 App 類型，較無實質意義，且佔整體 App 總數量比例較低，故只對文章篇數 大於 3 篇的群集進行關鍵詞彙的萃取與群集命名；以第二階段分群結果而言，群 集(12)、(14)、(17)、(18)、(22)與(23)皆不需繼續分群，且所含文章篇數皆超過 3 篇，故可對其進行關鍵詞彙萃取。
關鍵詞彙的萃取方式與文件特徵選取方式類似，即將每一群集皆視為一篇大 文章，藉由 TF-IDF 的方式可以計算出在各群中所出現詞彙相對於該群而言之權 重。接著再透過詞彙權重的高低排列，從各群集內詞彙權重排名前 20%的詞彙集 合中萃取出各群集之關鍵詞彙，並將這些關鍵詞彙轉化較適切的名稱以代表各群 集。又因部分詞彙之詞性較不具特殊意義，故在此主要以詞性為名詞、動詞與形 容詞的詞彙來進行關鍵詞彙之萃取。
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Adv. Hanoi、BATTLEFIELD:BAD COMPANY 2、
CrazyTouch、Deadlock:Online、Emily's Wardrobe、Flick Home Run、Homerun Battle、Modern Combat 3: Fallen Nation、OthelloCN、Robber Rabbits!、Through the Cliff hd、
XiangQi by Topoc、洛克人 X
群集編號 (14) 所含 App 項目 Angry Birds Space、Birzzle Pandora、Cosmonauts、Early
Bird、Tiny Wings
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Army of Darkness Defense、Bonnie’s Brunch、Burger Queen World、Cup Puppy、DevilDark: The Fallen Kingdom、Dream Park、FIFA 12 by EA SPORTS、Fight Night Champion、
Flying PuPu、Gesundheit!、iOOTP Baseball 2012 Edition、
Mega Bad、Monster Pet Shop、Monsterz Revenge、My Town 2、Paco Mania、Pucca's Restaurant、Slime vs. Mushroom2、
Sneak Out、SushiGoRound、Toilet War、美髮玩家 Salon Boss、開心豬仔
3D 可愛夾娃娃機、AHa Here、Bloons TD 4、Cuts the Buttons、Draw Slasher: Dark Ninja vs Pirate Monkey Zomb、
Exitium: Saviors of Vardonia、Feed Me Oil、Gangster Rio:
City of Saints、Hey Snowman、Lil' Pirates、My Horse、My Little Hero、PirateGunner、Richman 4 fun、Road Warrior Multiplayer Racing - by Top、SnuggleTruck、Subcat、The Adventures of Tintin - The Secret of the Unico、Treasure Story、夜市大亨、大家來搶錢、好鳥賣照
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Ascension: Chronicle of the Godslayer、Caligo Chaser、
Caylus、coin dozer、coin factory UFO Free、coin pirates、
Defense of Fortune HD、Delve :The Dice Game、Dungeon Defenders: First Wave、dungeons and coin、Elder Sign:
Omens、I can read your mind!、Lock N Rock、RISK: The Official Game for iPad、Roll Through the Ages、Toy Defense、
部落防衛戰
7 Wonders 2 HD (Full)、Age of Barbarians、Angry Chickens Pro、Azkend、Blokus、Bumpy Road、Burnout TM CRASH!、
Cytus、FANTASYxRUNNERS、Food Bar Slot、Fruit Ninja:
Puss in Boots、FruitPinBall、GOGO!Biker!、HAMMER KINGDOM!、iSlash HD、JumpZ、MadMaks、Michael Jackson The Experience HD、ninja chicken、osu!stream、Scarecrow、
SDBALL、Skipping NYAN-P、SPY mouse、To-Fu: The Trials of Chi、Tofu Go!、Touch Racing、勁舞甜心、謝和弦登大 人音樂節奏遊戲
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關鍵詞彙萃取後，可將群集(12)、(14)、(17)、(18)、(22)與(23)分別定義為「棒 球/射擊」、「投擲飛行」、「商家經營」、「經典桌遊」、「推幣積分/策略攻 防」與「音樂節奏/跳躍動作」之 App 類型。
而在該階段分群結束後，平均群內相似度由第一階段之 0.02392 提升至 0.03426、平均群間相似度由 0.18916 降低至 0.09060；分群品質計算為 0.37814。