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未來研究方向

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第六章 結論

第二節 未來研究方向

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因為會員所在地而有所差異,所以在未來希望可以分析會員 IP 得知會員所在地,就 可以優先推薦離會員所在地較近的軟體給會員,希望藉由距離讓會員在操作軟體時不 會延遲。會員做完推薦後,都可以對該個案進行評分,當分數高於門檻值,就會回存 到個案庫中,下次當有別的會員在搜尋類似的雲端服務軟體時,有評分過的軟體就會 優先推薦給會員。由於目前 iCSR 系統的 index 與 unindex 屬性值是預設的,再未來可 以讓使用者決定那些屬性要當 index 或是那些屬性要當 unindex,目的就是要推薦出 最適合使用者之結果。

本研究建議除了雲端服務軟體推薦系統外,像是購物網站或是網路書店等網頁,

都可做為未來應用的方向,並提供了購物網站業者可行的應用方針。

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參考文獻

中文部分:

1. Michael Miller 著,林家瑜編譯(2009),雲端運算-改變線上工作與合作模式的網 路式應用,基峯資訊股份有限公司。

2. 王唯達 (2010),「SaaS 雲端運算之分散式異質資源整合與研究:以台灣文學館電 子資源整合查詢為例」,國立聯合大學資訊工程研究所碩士論文。

3. 王治帄 (2003),「客觀行為與主觀認知在新產品推薦系統之比較」,國立台灣大 學國際企業研究所碩士論文。

4. 張又文 (2008),「使用雲端運算實現生物分子演算法來解決集合包裝的最佳解問 題」,國立高雄應用科技大學資訊工程研究所碩士論文。

5. 吳肇銘 (2004),「以消費者購買決策為基礎之適性化推薦系統」,私立中原大學 資訊管理研究所碩士論文。

6. 余明哲 (2003),「圖書館個人化館藏推薦系統」,國立交通大學資訊科學研究所 碩士論文。

7. 林冠宏 (2010),「區間值模糊層級分析法於雲端運算服務之應用領域的可行性評 估研究」,國立聯合大學資訊管理研究所碩士論文。

8. 施鳳美 (2006) ,「應用案例式推理探討軟體技術問題診斷之研究」,私立輔仁大 學資訊管理研究所碩士論文。

9. 曹朱榜 (2010),「利用雲端運算概念以包裝軟體元件之研究」,國立台北教育大 學資訊科學研究所碩士論文。

10. 張哲銘 (2003),「以使用者偏好分類為基礎之網際資源推薦系統」,國立台灣大 學資訊管理研究所碩士論文。

11. 陳東興 (2006),「醫院建築維護之案例式推理決策支援系統」,國立台灣科技大 學建築研究所碩士論文。

12. 陳文妮 (2008) ,「正規概念分析為基礎之案例式旅遊行程推薦系統」,國立雲林

57

科技大學資訊管理研究所碩士論文。

13. 許貴晴 (2009) ,「正規概念分析為基礎之案例式數位學習資源推薦系統-以企業 倫理課程為例」,國立雲林科技大學資訊管理研究所碩士論文。

14. 黃啟峰 (2005) ,「手機選單操作介面設計之案例式推理系統建構及應用研究」,

私立大同大學工業設計研究所碩士論文。

15. 游坤邦 (2009),「新一代 Thin Client 雲端運算在電子化政府使用意願之研究」,

國立高雄第一科技大學資訊管理研究所碩士論文。

16. 馮文正 (2001),「合作式網站推薦系統」,國立交通大學資訊科學研究所碩士論 文。

英文部分:

17. A. Aamodt and E. Plaza, "Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches," AI communications, vol. 7, pp. 39-59, 1994.

18. A. Felfernig, et al., "Recommender systems," IEEE Intelligent Systems, pp. 18-21, 2007.

19. A. M. Rashid, et al., "Getting to know you: learning new user preferences in recommender systems," Proceedings of the IUT 02, pp. 127-134, 2002.

20. B. Smyth and L. McGinty, "The power of suggestion," pp. 127-132, 2003.

21. C. C. Huang and T. L. B. Tseng, "Rough set approach to case-based reasoning application," Expert Systems with Applications, vol. 26, pp. 369-385, 2004.

22. C. S. Wang and C. Y. Li, "Integrated baby-care recommender platform based on hybrid commonsense reasoning and case-based reasoning algorithms," pp. 676-681, 2010.

23. C. K. Riesbeck and R. C. Schank, From Training to Teaching: Techniques forecast-based ITS, New Jersey : Intelligent Tutoring Systems: Education in Design, 1992.

24. D. Bridge, et al., "Case-based recommender systems," The Knowledge Engineering Review, vol. 20, pp. 315-320, 2005.

25. D. W. Aha, "The omnipresence of case-based reasoning in science and application,"

Knowledge-Based Systems, vol. 11, pp. 261-273, 1998.

26. F. H. Grupe, "Case-based reasoning: applying past experience to new problems,"

Information systems management, vol. 10, pp. 77-80, 1993.

58

27. G. Adomavicius and A. Tuzhilin, "Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions," IEEE transactions on knowledge and data engineering, pp. 734-749, 2005.

28. H. Erdogmus, "Cloud computing," IEEE software, pp. 4-6, 2009.

29. J. Kolodner, "Case-based reasoning," Morgan Kaufmsnn Publishers, San Mateo, 1993.

30. N. Sultan, "Cloud computing for education: A new dawn?," International Journal of Information Management, vol. 30, pp. 109-116, 2010.

31. P. Resnick and H. R. Varian, "Recommender systems," Communications of the ACM, vol. 40, pp. 56-58, 1997.

32. P. Scripts, "Goals, and Understanding: An Inquiry into Human Knowledge Structures," ed: Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1977.

33. R. C. Schank and R. P. Abelson, Scripts, plans, goals, and understanding, [1]Hillsdale, NJ:Lawrence Erlbaum, 1977.

34. S. M. Han, et al., "Efficient service recommendation system for cloud computing market,", pp. 839-845, 2009.

35. Z. Zhang and Q. Yang, "Feature weight maintenance in case bases using introspective learning," Journal of Intelligent Information Systems, vol. 16, pp. 95-116, 2001.

網站部分:

1. 維基百科,

http://zh.wikipedia.org/zh-hk/%E7%BB%B4%E5%9F%BA%E7%99%BE%E7%A7

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附錄一:衡量問卷

請您對於雲端運算服務認知情形,於適當尺度內勾選。

1 2 3 4 5 1. 使用 SaaS 軟體即服務對您是方便的

2. 使用 SaaS 軟體即服務對您是有用的 3. 使用 SaaS 軟體即服務對您是容易接受的

非 不 普 同 非 常 同 通 意 常 不 意 同 同 意 意

60

請問使用搜尋引擎於指派任務之滿意程度,於適當尺度內勾選。

1 2 3 4 5 1.使用搜尋引擎完成指派任務,對您是操作容易的

2.使用搜尋引擎完成指派任務,對您是沒有困難的 3.使用搜尋引擎完成指派任務,對您是有效的 4.使用搜尋引擎完成指派任務,對您是順利的

請問使用本系統於指派任務之滿意程度,於適當尺度內勾選。

1 2 3 4 5

1. 使用本系統完成指派任務,對您是操作容易的 2. 使用本系統完成指派任務,對您是沒有困難的

3. 使用本系統完成指派任務,對您是有效的 4. 使用本系統完成指派任務,對您是順利的

非 不 普 同 非 常 同 通 意 常 不 意 同 同 意 意

非 不 普 同 非 常 同 通 意 常 不 意 同 同 意 意

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