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位置並且給予作者與發佈單位及時間，可以是一篇新聞報導的註解，或著是機關 組織公文發布時的註解，有了這些註解之後，可以幫助讀者來快速檢閱被標註的 物件內容，以及在瀏覽內容時做更貼切的閱讀推薦。
搜尋建議也就是上個段落提到的閱讀推薦，在本論文實作的系統中只列了 4 項：與搜尋標的同時出現人物或地點及時間。如果程式能夠對自然語言做一定的 理解，讓使用者可以在延伸搜尋時自由輸入。比如「和某人的最早出現時間」以 及「和某人的最近出現時間」，可以交集出一個時間區間更進一步的對兩人關係 做追蹤搜尋。
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[1] George W. Furnas , Caterina Fake , Luis von Ahn , Joshua Schachter , Scott Golder , Kevin Fox , Marc Davis , Cameron Marlow , Mor Naaman, Why do tagging systems work?, CHI '06 extended abstracts on Human factors in computing systems, April 22-27, 2006, Montréal, Québec, Canada.
[2] Lassila, O., Swick, R. (1998). The Resource Description Framework (RDF) Model & Syntax. W3C Working Draft. http://www.w3.org/TR/WD-rdf-syntax.
[3] Stefan Decker, Dan Brickley, Janne Saarela, Jürgen Angele, A Query and Inference Service for RDF, W3C Query Languages Workshop (1998), http://purl.org/net/rdf/papers/QL98-queryservice
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[5] Ariel Ortiz, Web development with python and django, Proceedings of the 43rd ACM technical symposium on Computer science education. ACM, 2012. P. 686.
[6] Datta, R., Joshi, D., Li, J. and Wang, J., Image Retrieval: Ideas, Influences, and Trends of the New Age. in ACM Computing Surveys, (2008).
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附錄
一、 資料庫的 model schema (/photos/models.py)
Album
Photo 及其背景資料
Photo 與使用者互動相關的 metadata
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詮釋資料(Annotations)
二、 網頁瀏覽的 URL Patterns 的 regular expression 規則
(/photos/urls.py)
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三、 多個 API 之呼叫處理器(/api/handlers.py)
處理詮釋資料的建立與讀取之類別
Server 將詮釋資料送到前端的 JSON 打包，annotationdata 是該照片的詮釋資料串 列。
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詮釋資料上傳到 Server 後，經過剖析處理並儲存到資料庫。
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將詮釋資料匯入進 RDF Graph 內，並建立這張照片上的詮釋資料之兩兩關係。
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刪除詮釋資料用另一個處理器應用 PUT method 使之較為彈性。
處理單一搜尋請求的處理器。
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判斷使用者給予的型態限制去做關鍵字剖析與執行搜尋。
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剖析多個關鍵字時的布林邏輯關係。
多個關鍵字會做多次搜尋，該函數是在處理每次搜尋結果的合併。
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搜尋流程將先做關鍵字的前處理，接著執行一個迴圈根據關鍵字的數目去執行 doSerch()，並將搜尋結果相關的照片預覽資料打包準備回傳。
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作為搜尋結果延伸建議的分析，從 RDF Graph 讀取相關資料後分析並記錄。
將搜尋結果打包成一個 JSON 並傳至前端。
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使用者使用多選搜尋時的處理器，根據型態限制的多寡（主要在時間）做搜尋的 語意判斷，最後將結果包成一個 JSON 傳至前端。