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第一章 緒論
1.1 前言
近年來，智慧型手機(Smartphone)的銷量已經超過了市場上的其他手機。智慧型手機 具有獨立的行動作業系統，可透過安裝應用軟體(Application，簡稱 App)、遊戲等程式來 擴充手機功能。目前市面上的應用程式數量非常龐大，使用者可能在不清楚應用程式的情 況下，下載了不適用的應用軟體，往往浪費許多時間和金錢。在此，我們使用雙分群(Co-Clustering)方法來建置推薦系統(Recommender System)，讓使用者可以在較短的時間內，
找到自己所需的應用程式。
1.2 研究動機
全球的科技持續且迅速的發展，人們在日常生活中已經跟手機有著密不可分的關係。
伴隨著智慧型手機科技的發展，手機的功能也越來越多，其中最熱門的討論話題，莫過於 手機上使用的應用程式軟體。聯合新聞網報導，根據 Google 調查，台灣智慧型手機使用 者平均安裝 30 個應用程式，超過美國和中國，顯示民眾對行動裝置相當依賴。當 Apple 的 App Store 與 Google 的 Play Market(之前稱為 Android Market)陸續登場，我們感受到了 App 的狂潮。在短短四年內，在這兩個最主要市集上累積的 App 數量，已經跨越了 100 萬 的規模門檻1。
Android 是一個以 Linux 為基礎的半開放原始碼作業系統，主要用於行動設備，由 Google 成立的 Open Handset Alliance 持續領導與開發中。Android 系統由安迪·魯賓(Andy Rubin)開發製作，最初主要支援手機，於 2005 年 8 月被 Google 收購。2007 年 11 月，
1 資料來源：http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=422828
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良 Android 系統，隨後，Google 以 Apache 免費開源許可證的授權方式，發佈了 Android 的原始碼，讓生產商推出搭載 Android 的智慧型手機，而 Android 作業系統後來更逐漸拓 展到平板電腦及其他領域上。目前使用 Android 系統的手機的大廠，依字母順序排列，包 含 Acer、Asus、Google、HTC、Samsung、Sony 等；平板電腦則有 Acer、Asus、Cisco、Dell、HTC、Samsung、Sony 等2。Google Play 是由 Google 為 Android 所開發的應用程式 發行平台，於 2008 年 8 月 28 日公開發表並於 2008 年 10 月 22 日正式上線，截止目前，
應用程式中的付費服務共支援過一百個國家3，Google Play 上頭有超過 80 萬個 App，而總 下載次數已超越 250 億次之多4。
App Store，是蘋果公司為其 iPhone、iPod Touch 以及 iPad 等產品創建和維護的數位應 用發佈平台，允許使用者從 iTunes Store 瀏覽和下載一些由 iOS SDK 或者 Mac SDK 開發
3資料來源： http://zh.wikipedia.org/wiki/Google_Play
4資料來源：http://www.bnext.com.tw/article/view/cid/0/id/26012
5資料來源：http://technews.tw/2013/01/08/ios/
6資料來源： http://en.wikipedia.org/wiki/App_Store_(iOS)
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2010 年 10 月 11 日，微軟(Microsoft)正式發佈了智慧型手機作業系統 Windows Phone。
2011 年 2 月，諾基亞(Nokia)與微軟合作研發。目前使用 Windows Phone 系統的行動裝置，
除了 Windows Phone，還有 Acer、Nokia 等品牌。Windows Phone Store(前身為 Windows Phone Marketplace)是由微軟提供的一個針對 Windows Phone 平台的服務，允許使用者能夠 下載由第三方開發的應用軟體。Windows Phone Store 與 Windows Phone 於 2010 年 10 月上 線。截至 2012 年 12 月 31 日，Windows Phone Store 擁有超過 15 萬項應用程式可供使用者 使用7。
BlackBerry World 是一個由 BlackBerry 公司為 BlackBerry OS 創建的服務，於 2009 年 4 月 1 日創立，允許使用者下載一些由第三方開發商開發的應用程式。BlackBerry World 於 2009 年 4 月上線，目前有超過 10 萬個應用程式可供使用者使用8。於 2013 年 1 月底發 佈的 BlackBerry 10 手機系統平台是開放的，支援以不同方式寫 App 。BlackBerry 10 的開 發工具當中，有一個特別的功能叫 Android Runtime，可以直接把 Android 上的 .apk 轉為 BlackBerry 10 上使用的 .bar 檔，簡單來說就是把整個 APP 完全移植到 BlackBerry 10 平台 上9。此功能的開發或許可以促使 BlackBerry 的應用程式數量更快速地增加。
8資料來源: http://en.wikipedia.org/wiki/BlackBerry_World
9資料來源: http://www.eprice.com.hk/mobile/talk/3475/49038/
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等附加功能。各 Smart TV 也有相對應的 App 可以下載使用，例如 Samsung 有特別針對電 視設計的應用程式。
應用程式的數量持續不斷的增加，使用者的選擇越來越多，如何在有限的時間和預算 中，找到最適合自己的 App，成了值得關注的課題。
1.3 研究目的
目前推薦 App 的網站有許多，像是德國的 AndroidPIT 網站(www.androidpit.com)，就 是一個推薦使用者 Android 作業系統 App 的網站。使用者可以在這裡尋找適合的應用程式，
應用程式開發者也可以在此發佈自己的 App。當使用者尚未輸入任何資訊時，網站會依照 目前最熱門的 App 做推薦，也可以針對使用者自訂的條件，例如評分(Ratings)、時間 (Time)、下載次數(Installations)等篩選條件做推薦。
台灣 APPGuru 網站(www.Appguru.com.tw)的目標，是讓每個人都能找到適合自己用的 App，此網站以收集完整、實用的 App 情報為宗旨。推薦方式以作業系統區分為 Android 及 iOS 兩種，並將 App 做分類，分成工具、遊戲、旅遊、攝影等項目，方便使用者尋找。
在眾多的 App 推薦網站下，目前沒有發現依據使用者的喜好及使用習慣做為推薦的依 據。因此，我們想利用使用者平時使用 App 的習慣，推薦使用者想要的 App。我們利用 Co-Clustering 可以同時對資料矩陣的行與列作分群的特性，提出一個彈性的雙分群框架，
對不同的資料集來做分群，並且以分群的結果對使用者做推薦。我們探討不同 Co-Clustering 演算法在各個不同設定的資料集的推薦結果，計算準確率、召回率以及 F 度量 作分析及比較。本研究所使用的資料，並非來自傳統的問卷調查，而是由側錄方式直接取 得的資料，所以，可以確保使用者一定有下載並且使用有出現在資料集內的 App。收集資 料的對象是台灣大學校園內使用智慧型手機的族群，而他們所使用的是 Android 作業系統 的手機。
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1.4 論文架構
本論文分為五個部分，第一章為本篇論文的緒論，包含研究動機、研究目的及論文架
構。在第二章為文獻探討，內容涵蓋本研究相關技術，包含推薦系統與技術、Co-Clustering，及其相關應用。第三章為本研究之技術探討。實驗結果整理於第四章，用以驗 證本論文中所提出的作法的可行性，而第四章也包含針對實驗結果的討論。第五章對本研 究做一個結論，並探討未來可能的研究方向。
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