第一節 研究背景與動機
近幾年來網際網路與行動裝置的發展突飛猛進，與 Web 1.0 的時代相比，使 用者們轉變成為接收但也是提供資訊的角色，人們更喜歡在網路上分享自我想法
。而行動裝置則使大眾更容易隨時隨地送出自己的意見，這樣的結果也產生了新 穎且值得研究的 GPS 資料。所以當網路世界中使用者的互動漸趨頻繁，地點的 資料則加強了虛擬世界與現實生活的連結，所呈現的人之間的關係與行為就更為 真實。然而這種現象導致過去的幾十年來資料量幾倍成長，面對這種情況，我們 更難從茫茫資訊海中尋找自己的需求或問題解答，於是一個好的搜尋引擎就顯得 格外重要。
有些開發者自從一九九零年代末期就觀察到這個現象，以台灣為例，蕃薯藤 早在 1995 年就推出第一個華文搜尋引擎，而緊接著之後的奇摩搜尋引擎藉著其 入口網站的豐富多樣性成為當時使用率最普及的搜尋引擎，直到近幾年 Google 的獨霸全球及資料量巨大化的背景下，可以發現使用者對於在網路找尋資料的需 求有增無減，如何讓大眾真正地取得對自己有用的資訊是搜尋引擎最關鍵的技 術。
一般目前的搜尋引擎都是依照關鍵字與內容的相關程度或者網頁排名來進 行排序，這結果的顯示完全以內容為導向。觀察到資訊科技的快速變化，使用者 們不單單是個接收資訊者，有不同學者對於優化搜尋的結果新加入許多想法。有 些學者針對使用者的搜尋習慣進行探討，在搜尋引擎中加入與使用者本身相關的 資訊，這類型的搜尋技術稱之為個人化搜尋(Personalized Searching Technique)。
關於使用者本身之相關資訊大多是指透過分析使用者在線上瀏覽的行為資料，包 括從瀏覽網頁的歷史紀錄(Ucair et al, 2007)，和點擊相關連結的紀錄檔(Sun et al., 2005)兩方面來研究，並藉以改善搜尋引擎排名的效率。這類型的方法需要使用
者有長時間使用網路與搜尋引擎之經驗，才能累積歷史資料進而透過這些資料來 分析並提供搜尋結果給予使用者。而有另外一派學者則試圖往目前最為熱門的社 群網站著手研究。
由於網路解決了距離隔閡，人們的社交需求得以獲得擴大，使用者們傾向於 在社群網站上提供資訊與獲得回應，這樣越來越頻繁的互動造就了社會網絡 (Social Networks) 的出現。從社會網絡中我們可以觀察出人與人之間的連結度與 緊密程度，透過這些資訊可以發現使用者可能對緊密程度關係越高的人產生更大 的興趣與信任，那他們所推薦的事物某些程度上也符合使用者的喜愛跟興趣。如 此一來，使用者想要搜尋到的結果也與跟這些人的互動關係有著正相關，所以學 者已經針對互動關係對於搜尋結果的改善進行研究(Lu, 2012)，並將之稱為社會 搜尋(Social Search)。
然而不同的社群網站也有自己不同的網站介面與運作方式，要在這些網站中 研究出使用者各種動作的數值意義有其難處。直到 2013 年 Facebook 全球會員人 數已達 9 億 8000 萬人(checkfacebook, 2013)，儼然已成為目前社群網站的龍頭，
所以有很多學者主要於研究 Facebook 中互動關係的量化與意義。例如 Han 等學 者在 2011 年提出在社群網站中“讚(Like)”扮演著使用者之間的一個重要關係，
使用者分享文章或是表示自己對於這篇文章有高度的興趣，可以透過讚來表達他 們的支持(Han et al., 2011)。透過觀察社群網站使用者間的互動即可推論出使用者 彼此間的關係，而 Facebook 尤其為最代表性的網站。
由於近幾年行動裝置的普及，Facebook 觀察到這樣的潮流推出了全新的打 卡功能(Check-in)，所以開始有大量的使用者留下許多 GPS 的紀錄，分析資料的 內容也從原本的社會網絡範疇拓展到結合這些新興的資料。所以另一方面 Google 不僅僅在搜尋引擎上獨占鰲頭，它近年來也在搜尋引擎上作出許多改善，包含圖 片與偏好地點搜尋，而 Google maps 與其附屬的地址與景觀查詢讓使用者們對於 地點位置服務更加信賴，可以合理觀察到在搜尋引擎上考量地理位置的條件是一 個較新的趨勢。
人們對於地圖這樣一個連結網路與真實世界的依賴助展了許多稱為適地性 服務(Location Based Service)的出現，社群網站讓使用者可以分享他們的所在地 點之訊息，這些 GPS 資料的增加，社群網站上的活動與人們生活型態也越來越 相似。最直覺的觀點來看，人們會容易與距離較近的人產生關係與信賴感，
Wakamiya 等學者在 2012 年也提出尤其在城市的區域中，因為與日常生活的相關 程度較大，生活在越靠近彼此的人們之行為模式與想法更為接近。若套用到搜尋 引擎上，搜尋者所處的地點與那些提供資訊的人所在地點越接近的話可能會更相 信搜尋到的結果。所以 Google 針對這個特性在搜尋引擎旁增加了一個使用者所 在地的搜尋，藉此可讓使用者找到同個區域內的結果。而這些原本在社群網站上 活絡的互動因為行動裝置的普及，甚至產生了一種稱為行動網絡(Mobile Network) 的出現，意指由行動裝置的易攜帶性帶來的使用者間更流動性之連結關係，GPS 定位為這些關係提供了可被衡量的數據。綜述以上搜尋引擎加入位置的概念與同 樣探討網絡中人與人之間關係的社會網絡與行動網絡，將社群網站中的打卡加入 社會搜尋的概念作結合也是本論文致力於探討的方向。
首先探討使用者彼此間的距離來看，由於行動裝置強調了易攜與流動性，人 們自然也不會固定在某一個地點活動，只考慮使用者間距離的遠近推論關係稍嫌 不足。這時可利用前面提到之個人化搜尋，加入使用者之前所有的打卡歷史紀錄 考慮進去，因為這些地點紀錄可以反映出使用者平常的習慣與喜好(Ye et al., 2009)。社會網絡中人們善於分享自己的想法，行為習性一致則想法越接近，搜 尋的結果會更符合需求。所以可以藉由研究使用者相似度，對於行動網絡來說相 似度越高關係則越強。
所以目前大部分研究將地理服務專注自於城市區域，因為在城市中才有更多 的日常生活的行為與打卡地點，在地圖上就會有不同於世界地圖的區域劃分概念，
而是一個由社交關係產生的社會區域與距離(Wakamiya et al., 2012)。Google 搜尋 引擎也將有考慮地理因素的條件僅限在於一定的區域內，但是使用者所想搜尋的 結果並不一定在一個規定好的範圍內，這時就該考慮城鄉間打卡密度的不同與搜
尋範圍的擴大化作取捨。所以如何在實際距離與上述所述之社會距離進行一定比 重的調配至關重要，才能兼顧世界真實性與社交互動性。
綜合以上，本研究希望能在現有社會搜尋的技術下加入地理概念，就是為搜 尋引擎加上社交關係以及打卡資訊三者結合的模式，使得一個搜尋者所找尋的答 案能不只依照內容與關鍵字的相關性來排名，還能考慮與朋友間的互動關係與地 理位置上的遠近考量與相似性。透過線上虛擬與真實世界的融合去測量出使用者 間的關係與想法上的差異，藉此優化目前搜尋引擎的結果，可以更提高使用者的 滿意度。
第二節 研究目的
本研究主要分析在社會搜尋中加入地點的考量因素來優化搜尋結果。因此，
可利用社群網站中已建立好之社會網絡結構，當作使用者之間之關係權重，將這 些關係權重值作排序，以及與使用者的打卡 GPS 訊息相互影響的結果，可改善 目前搜尋引擎缺乏關係與使用者間相似度之問題，本研究期望達成以下幾點目 的：
1. 將社會搜尋技術加入衡量打卡資訊之概念，並設計一個能與社會搜尋相 互影響之搜尋排名機制。
2. 探討如何從社群網站中萃取出社會關係，以及GPS的資料如何找尋出使用 者間的相似度。
3. 評估本論文所提出之改善社會搜尋技術，並與目前社會搜尋引擎技術進 行比較。
第三節 論文架構
本論文之內容架構共分為四章以及參考文獻，依序內容如下：
第一章 緒論：包括研究背景與動機、研究目的。
第二章 文獻探討：探討搜尋、以社會搜尋和社會網絡分析與適地性服務之