第四章 系統架構與建置
4.3 敘事創作回憶平台架構
4.3.2 系統功能介紹
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4.3.1 模組介紹
相似度模組(Similarity Module)
在此模組中，我們實作第三章系統設計中定義的三種不同相似度模組(關鍵字模組、
空間模組、日期模組)的演算法、以及敘事創作平台所需的靜態參考點、互動動態參 考點與使用者創作意向修正-分頁推薦(Next)與故事轉折點(Skip)的計算方法。在實作 此系統模組時，我們將每張相片的屬性以向量的方式記錄於記憶體中，並根據使用者 選擇的故事版型，開始進行故事相片過濾。系統一開始會判斷是否為第一次進入檢索，
如果是的話，會先使用設定檔裡設定故事屬性的參考點進行相似度計算，若非第一次 進入檢索，則會根據使用者上一次的選擇，進行新的參考點設定，再重新進行相似度 計算。最後再將相似度排序，取出相似度最高的五張照片當作推薦相片，讓使用者進 行相片敘事創作的選擇。
故事創作記錄模組(Storytelling Recording Module)
在此模組中，我們定義了五種功能-新增、讀取、更新、刪除、發送結果(CRUDS-Create、
Read、Update、Delete、Send)。當使用者在說故事時，CRUD 用於資料記錄的功能。
而當使用者完成創作時，系統將會把結果以 Email 的方式，將創作結果的網頁連結寄 送至創作者的電子郵件，以便使用者可以分享或再度瀏覽其創作。在實作的方法上，
當使用者進入相片敘事創作時，系統會產生一組屬於這個故事的唯一值(Primary Key)，
目的是要儲存使用者此次的編輯記錄。當使用者創作結束後，系統會將此次的創作轉 譯成一份 xml 文件，這份文件裡會包含使用者創作的開始與結束時間、電子信箱以及 此次創作所使用到的照片與故事描述(如附錄二)。
4.3.2 系統功能介紹
在此章節中，我們將此敘事回憶平台架構裡的相似度模組實作設計成故事版型(Story
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Template)與搜尋功能(Query Function)，將故事創作記錄模組設成故事編輯(Story Editing) 與分享瀏覽結果(Story Sharing)等四大項主要的系統功能圖 4.6)所示。
“MEMOTORY”
Platform
Story
Template
• Keyword-based template
• Date-based template
• Location-based template
Query Function
• Stroy Template Query Function
• Dynamically Adjusted Query Function
• "NEXT" Query Function
• "SKIP" Query Function
Story Editing
• Content Editing
• Layout Arrangement
Story Sharing
• Scroll's Result
• Review Result
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(1) 關鍵字型態故事版型(Keyword-Based Story Template)
在系統設計上，每張照片擁有的特徵：人、事、物、感情是利用關鍵字(tag)用來
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<type> Keyword
<positive> URBAN_ACTIVITY,DINING,ADVERTISE,RELIGION,D ESIGN,ARTWORK,FOOD
<negative> SCENERY_ACTIVITY
<who> 4.0,4.0,4.0,4.0
<what> 0.5,5.0,1.0,1.0,5.0,1.0,0.0,1.0
<which> 1.0,2.0,5.0,1.0,1.0,1.0,1.0,6.0,3.0,0.0
<emotion> 1.0,1.0,1.0,5.0,5.0,5.0,1.0
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Filter Attribute Vector = (0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,−1,0,0,0,0,0,0,0,0) (式 4-2)
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圖 4.7 關鍵字型態故事版型結果-城市主題
(2) 時間型態故事版型(Date-Based Story Template)
利用時間區間(上、下限)的設定，代表該故事版型所想檢索的時間範圍，做為過濾時 間照片的參考，再將相片以線性排列的方式，由近到遠作為故事版型的相片，如圖 4.8，
是以2010/1/1到2012/1/1為檢索時間區間的結果。
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圖 4.8 時間型態故事版型結果(2010/1/1~2012/1/1)
(3) 地點型態故事版型(Location-Based Story Template)
利用地球經緯度的設定，代表該故事版型所想檢索的地理位置參考點，以該位置 做為該故事版型的相似度條件，距離愈近則相似度愈高，再以線性排序的方式推 薦。如圖 4.9是以日本東京GPS座標(35.700802,139.690361)為檢索條件所產生的結 果。
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圖 4.9 以地點型態的故事版型結果-(35.700802,139.690361)
檢索方法(Query Function)
同樣是實現第三章中的系統設計中的參考點與相似度的計算方法。
(1) 版型檢索(Template Query Function)
根據檢索條件，套用版型中的設定，利用(式 3-12) S𝑝𝑝 = �𝑤𝑤𝑎𝑎𝑁𝑁𝑆𝑆𝑎𝑎+ 𝑤𝑤𝑔𝑔𝑁𝑁𝑆𝑆𝑔𝑔+ 𝑤𝑤𝑡𝑡𝑁𝑁S𝑡𝑡�δ𝑝𝑝
過濾多餘的相片後開始計算相似度。但相似度模型中權重條件會因版型套用不同 的權重比例。
I. 關鍵字型態(Keyword-Based Type)：該型態的檢索，代表相似度模型的 𝑤𝑤𝑎𝑎權重較高。
II. 地點型態(Location-Based Type)：該型態的檢索，代表相似度模型的𝑤𝑤𝑔𝑔權 重較高。
III. 時間型態(Date-Based Type)：該型態的檢索，代表相似度模型的𝑤𝑤𝑡𝑡權重 較高。
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(2) 動態檢索(Dynamically Adjustive Query Function)
使用者在進行相片敘事時，檢索的過程是一個動態的循環模型，如圖 4.10。使用 者在與系統互動的過程中，系統會根據使用者的行為做動態的調整敘事的方向。
圖 4.10 動態檢索循環模型
(3) 分頁推薦(NEXT Query Function)
此功能是為實作3.6小節所提到的使用者創作意向修正中的「分頁推薦(Next)」。
該功能與檢索網頁上「下一頁」的功能是相同的意思。我們實作的方式是將目前 系統推薦的相片，給予一個遞減函數。(式 3-12)中每張照片都有其遞減函數(δ)，
該函數如同降低目前推薦的這組相片的權重，則其他類似型態的照片得以進入候 選相片區，但檢索方向不變。
(4) 故事轉折點檢索(SKIP Query Function)
此功能是為實作3.6小節所提到的使用者創作意向修正中的「故事轉折點(Skip)」 ， 實作時，套用(式 3-14)計算出故事轉折點，再重新計算照片間的相似度，重新推 薦改變敘事檢索方向的照片。如圖 4.11，我們選擇了以城市為主題的故事版型，
Query
reference New User
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前2張照片皆選擇食物為說故事相片(Run1,Run2)，在Run3時，覺得不想要食物/
餐廳相關的照片，所以就按下了Skip按鈕，Run4的推薦相片就轉換成其他城市屬 性的相關照片。
圖 4.11 skip 的變換效果
創作相片故事(Story Editing)
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(1) 編輯故事內容(Content Editing)
系統提供文字輔助敘述，加強敘事的生動性。
(2) 調整故事情節(Layout Arrangement)
系統提供刪除相片、拖拉相片改變位置，以供使用者修潤故事的順暢度。
分享展示相片故事(Story Sharing) (1) 滑動展示(Scroll’s show)
系統提供滑動式的展示方法讓使用者可以像瀏覽故事書一面一面的閱覽。
(2) 回顧展示(Review result)
每當創作結束後，系統會直接寄出此次創作的連結。目的為提供回顧展示連 結給予使用者，提高創作結果的分享性。