以社群網路為基礎的旅伴推薦系統

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(1)國立臺灣師範大學資訊工程研究所碩士論文. 指導教授：葉耀明博士. 以社群網路為基礎的旅伴推薦系統 Social Network Based Tourist Recommendation System. 研究生：邱文寬中華民國. 一百零三. 撰年. 六月.

(2) 摘要以社群網路為基礎的旅伴推薦系統邱文寬臉書社群是目前世界影響最大的社群平台，根據官方統計截至 2013 年第三季已經有 1.19 億人次上線。隨著臉書使用者的增加其內容已經具有巨量資料的特性，而臉書使用者龐大的動態資訊隱藏各種有用資訊引起許多研究針對臉書使用參數，如按讚、社團參與次數等等作進一步的分析。本研究以臉書社群為基礎，透過 SCAN 分群演算法的分析，讓使用者可就分群之結果了解周遭共同朋友的關係以及鏈結情況。此外，分群結果結合了人格特質模型，透過臉書參數，即可知道身邊朋友之人格特質。本研究並利用 FQL 擷取個人以及身邊朋友資訊做進一步的分析，使用者朋友越來越多時，利用 SCAN 分群能讓使用者在臉書人工分群的過程更有效率。最後，本系統並發展與旅遊資訊做整合用於自助旅行的功能以提供使用者針對特定旅遊行程找尋並推薦旅伴。. 關鍵字：臉書、FQL、SCAN、五大人格特質、自助旅行. i.

(3) ABSTRACT Facebook is the most influential community platform in the world; according to the statistics officially released by Facebook, up to the third quarter of 2013, the number of active users has reached 1,190 millions. With the growth of users, Facebook has become a producer of Big data, and the vast amount of status updates posted by users, which conceal all kinds of useful information, have triggered many research projects focus on Facebook parameters such as the like count, the group count, etc. This research is based on Facebook communities. Through the analyses of the SCAN clustering algorithm, the users would be able to understand the relationships and connections between their mutual friends as stated in the results of grouping. Besides, the results of grouping have combined the Big Five personality model. By means of Facebook parameters, users can easily find out the personality traits of their friends. In this research, FQL was adopted to obtain the information of users themselves and friends around them for further analyses. When the number of friends is increasing, the SCAN clustering algorithm can improve the efficiency when it comes to grouping manually on Facebook. Lastly, this system has developed an integration with tourist information for the purpose of backpacking, so suitable travel companions will be recommended according to users' travel itineraries.. Keywords: Facebook, FQL, SCAN, Big Five personality, backpacking ii.

(4) 誌謝經過兩年的學習與努力，終於完成本論文，在此感謝葉耀明教授在自己就學期間於研究上的啟發與指導。曾經想起老師所說的，研究的路上就像提著自己的研究工具在黑洞中試著照亮黑洞的出口。雖然經歷過程的艱辛、論文的一再大改；但也很感謝老師在我迷途不知道出口的時候不斷的勉勵我、指引我，在專業不管系統上 top-down 或是 buttom-up 的設計在老師帶領下自己也終於領悟出一二。很感謝老師讓我在就學時期在各方面讓自己了解到許多不足的地方。感謝葉耀明教授、呂永和教授、陳永昇教授，能夠在百忙之中抽空前來擔任口試委員，並且不吝指正缺漏並提出建議，才能讓本論文完整。感謝我的父母和家人，雖然不一定能看到這篇文章，但也謝謝你們能支持我念書到現在能夠畢業。回首自己從入學時期到現在，百般的挫折，過程中雖然自認辛苦；但自己能撐到最後一哩也是因為能有你們在背後不斷的勉勵跟打氣才能完成研究所學業。感謝家人們不吝的給予以及一切的關懷與付出。感謝實驗室同學，書銘、皓中、隘同、哲維、昱賢、禮衛、志忠、雨曄，在就讀研究所的期間一起討論作業，解決研究上的問題，也一起打球、玩樂增進情誼。也非常感謝學長姐，冠緯、永倫、惠迪、瀧濱、芝華、孝倫、明憲、慶瑞、鏞年的帶領，讓我能夠得到各種的幫助。還有感謝聖儒、奐均、清晏、馨民、名甫、醇洋、念學在自己寫論文的時候所給予的一切支持及付出。感謝實驗室同學，韋宏、俞君、凱逸、書宇、書誠、凱逸於就讀研究所期 iii.

(5) 間一起討論作業，解決研究上的問題，也一起打球、重訓、玩樂增進情誼。你們在求學時期的認真也祝福你們在未來的研究路上能有比學長姐更豐富的研究成果。感謝這段時間，有你們的陪伴度過這特別的一年。. 邱文寬謹誌國立臺灣師範大學資訊工程研究所民國 103 年 6 月. iv.

(6) 目錄摘要 ............................................................................................................................................................ I ABSTRACT .............................................................................................................................................. II 誌謝 ......................................................................................................................................................... III 目錄 ...........................................................................................................................................................V 附圖目錄 ................................................................................................................................................. IX 附表目錄 ...............................................................................................................................................XIII 第一章緒論 ............................................................................................................................................. 1 1.1 研究背景 ........................................................................................................................................ 1 1.2 研究動機與目的 ............................................................................................................................ 4 1.3 論文架構 ........................................................................................................................................ 5 第二章文獻探討 ..................................................................................................................................... 6 2.1 SCAN 演算法 ................................................................................................................................. 6 2.1.1 特性........................................................................................................................................ 8 2.1.2 結構分群技術(Structure-connected Clusters) ....................................................................... 9 2.1.3 演算法.................................................................................................................................. 20 2.1.4 複雜度分析.......................................................................................................................... 22 2.1.5 社交網路應用 ...................................................................................................................... 23 2.2 社群網路使用者之人格特質 ...................................................................................................... 24 2.2.1 簡述...................................................................................................................................... 24 2.2.2 特質分類.............................................................................................................................. 25 2.2.3 五大性格概述 ...................................................................................................................... 27 2.3 臉書社群網路 .............................................................................................................................. 28 2.3.1 簡述...................................................................................................................................... 28 2.3.2. FQL .................................................................................................................................... 30. 2.3.3 JSON .................................................................................................................................. 30 2.3.4 與人格特質分析的關聯 ...................................................................................................... 31 2.4 遊伴 .............................................................................................................................................. 33 2.5 夥伴關係 ...................................................................................................................................... 35 2.6 自助旅行 ...................................................................................................................................... 38 2.6.1 簡介與定義.......................................................................................................................... 38 2.6.2 自助旅行之現況 .................................................................................................................. 40 2.6.3 自助旅行之型態 .................................................................................................................. 43 v.

(7) 第三章系統規劃 ................................................................................................................................... 45 3.1 概念架構 ...................................................................................................................................... 45 3.2 個人資訊分析 .............................................................................................................................. 48 3.2.1 個人資訊.............................................................................................................................. 49 3.2.2 星座分析.............................................................................................................................. 53 3.2.3 生肖分析.............................................................................................................................. 54 3.2.4 社團分析.............................................................................................................................. 55 3.2.5 按讚分析.............................................................................................................................. 56 3.2.6 專頁分析.............................................................................................................................. 56 3.2.7 使用者鏈結分析 .................................................................................................................. 57 3.2.8 後端存取.............................................................................................................................. 60 3.3 SCAN 分析 ................................................................................................................................ 60 3.3.1 臉書使用者分群 .................................................................................................................. 62 3.3.2 使用者朋友關係鏈結分析 .................................................................................................. 65 3.3.3 群組標籤命名 ...................................................................................................................... 69 3.4 旅伴分析 .................................................................................................................................... 69 3.4.1 篩選旅伴.............................................................................................................................. 71 3.4.2 寫入後端.............................................................................................................................. 77 3.5 後端資料查詢 .............................................................................................................................. 78 3.5.1 瀏覽...................................................................................................................................... 78 3.5.2 查詢...................................................................................................................................... 79 3.6 後端資料庫 .................................................................................................................................. 79 3.6.1 登入系統.............................................................................................................................. 79 3.6.2 資料顯示.............................................................................................................................. 81 3.6.3 資料修改與刪除 .................................................................................................................. 81 3.6.4 資料查詢.............................................................................................................................. 82 第四章系統開發與實作 ....................................................................................................................... 84 4.1 系統開發環境 .............................................................................................................................. 84 4.1.1 系統開發環境工具 .............................................................................................................. 84 4.2 系統實作 ...................................................................................................................................... 86 4.2.1 使用者案例圖-前端應用程式............................................................................................. 86 4.2.2 使用者案例圖-臉書參數集 ................................................................................................ 88 4.2.3 使用者案例圖-後端 ............................................................................................................ 89 4.2.4 系統循序圖(Sequence diagram) .......................................................................................... 90 4.2.4.1. 使用者分析循序圖 .................................................................................................... 90. 4.2.4.1.1 個人資訊 .............................................................................................................. 90 4.2.4.1.2 星座分析 .............................................................................................................. 90 vi.

(8) 4.2.4.1.3 生肖分析 .............................................................................................................. 91 4.2.4.1.4 社團分析 .............................................................................................................. 92 4.2.4.1.5 按讚分析 .............................................................................................................. 92 4.2.4.1.6 專頁分析 .............................................................................................................. 93 4.2.4.1.7 使用者鏈結分析 .................................................................................................. 93 4.2.4.1.8 寫入後端 .............................................................................................................. 94 4.2.4.2. SCAN 分析循序圖 .................................................................................................... 95. 4.2.4.2.1 臉書使用分群與節點鏈結關係 .......................................................................... 95 4.2.4.2.2 群組標籤命名 ...................................................................................................... 96 4.2.4.3. 旅伴分析循序圖 ........................................................................................................ 97. 4.2.4.3.1. 篩選旅伴 ............................................................................................................ 97. 4.2.4.3.1 查詢範例一：依照「國家」「興趣」「個性」找尋旅伴 ............................... 97 4.2.4.3.2 查詢範例二：依照「國家」「共同朋友」「個性」找尋旅伴 ....................... 98 4.2.4.3.3 查詢範例三：依照「國家」「活動」「個性」找尋旅伴 ............................... 98 4.2.4.3.4 查詢範例四：依照「縣市」「興趣」「個性」找尋旅伴 ............................... 99 4.2.4.3.5 查詢範例五：依照「縣市」「共同朋友」「個性」找尋旅伴 ..................... 100 4.2.4.3.6 查詢範例六：依照「縣市」「活動」「個性」找尋旅伴 ............................. 101 4.2.4.3.7 查詢範例七：依照「專頁」「個性」找尋旅伴 ........................................... 101 4.2.4.4 後端資料瀏覽 ............................................................................................................ 102 4.2.4.5 後端管理者循序圖 .................................................................................................... 103 4.2.4.5.1 資料瀏覽 ............................................................................................................ 103 4.2.4.5.2 資料編修 ............................................................................................................ 103 4.2.4.5.3 資料刪除 ............................................................................................................ 104 4.2.4.5.4 資料查詢 ............................................................................................................ 105 4.3 個人資訊分析模組介面 ............................................................................................................ 106 4.3.1 個人資訊............................................................................................................................ 107 4.3.2 星座分析............................................................................................................................ 107 4.3.3 生肖分析............................................................................................................................ 108 4.3.4 社團分析............................................................................................................................ 109 4.3.5 按讚分析............................................................................................................................. 110 4.3.6 專頁分析............................................................................................................................. 111 4.3.7 使用者鏈結分析 .................................................................................................................112 4.3.8 寫入後端............................................................................................................................. 113 4.4 SCAN 分析模組介面 ................................................................................................................114 4.4.1 臉書使用者分群 .................................................................................................................114 4.4.2 使用者朋友關係鏈結分析 .................................................................................................115 4.4.3 群組標籤命名 .....................................................................................................................116 4.5 旅伴分析模組介面 .....................................................................................................................117 vii.

(9) 4.5.1 篩選旅伴............................................................................................................................. 117 4.5.1.1 查詢範例一：依旅遊「國家」「興趣」「個性」找尋旅伴 ......................................117 4.5.1.2 查詢範例二：依旅遊「縣市」「興趣」「個性」找尋旅伴 ......................................119 4.5.1.3 查詢範例三：依旅遊「國家」「共同朋友」「個性」找尋旅伴.............................. 120 4.5.1.4 查詢範例四：依旅遊「縣市」「共同朋友」「個性」找尋旅伴.............................. 121 4.5.1.5 查詢範例五：依旅遊「國家」「活動」「個性」找尋旅伴 ..................................... 122 4.5.1.6 查詢範例六：依旅遊「縣市」「活動」「個性」找尋旅伴 ..................................... 123 4.5.1.7 個人資訊以及其他興趣 ............................................................................................. 124 4.5.1.8 查詢範例七：依「專頁」「個性」找尋旅伴 ........................................................... 125 4.5.2 寫入後端............................................................................................................................ 126 4.6 後端資料查詢模組介面 ............................................................................................................ 127 4.6.1 旅伴資料表查詢 ................................................................................................................ 127 4.6.2 使用者資料表查詢 ............................................................................................................ 128 4.6.3 旅伴個性查詢 .................................................................................................................... 128 4.7 後端資料庫 ................................................................................................................................ 129 4.7.1 登入模組............................................................................................................................ 129 4.7.2 瀏覽.................................................................................................................................... 130 4.7.2.1 旅伴分析資料表 ........................................................................................................ 130 4.7.2.2 使用者分析資料表 .................................................................................................... 131 4.7.3 「修改」「刪除」 .............................................................................................................. 132 4.7.3.1 使用者及旅伴資料表修改及刪除 ............................................................................ 132 4.7.4 查詢.................................................................................................................................... 133 4.7.4.1 依名子查詢 ................................................................................................................ 133 4.7.4.2 依個性查詢 ................................................................................................................ 133 4.7.4.3 依 SQL 語法查詢 ...................................................................................................... 134 第五章結論與未來發展 ..................................................................................................................... 135 5.1 結論 ............................................................................................................................................ 135 5.2 未來發展 .................................................................................................................................... 136 參考文獻 ............................................................................................................................................... 137. viii.

(10) 附圖目錄圖 2-1 文獻研究概念圖(CONCEPT DIAGRAM)........................................................................................ 6 圖 2-2 SCAN 定義一圖例 ................................................................................................................... 10 圖 2-3 SCAN 定義二圖例 ................................................................................................................... 10 圖 2-4 SCAN 定義三圖例 ................................................................................................................... 11 圖 2-5 SCAN 定義四圖例 ................................................................................................................... 12 圖 2-6 SCAN 定義五圖例 ................................................................................................................... 13 圖 2-7 SCAN 定義六圖例 ................................................................................................................... 13 圖 2-8 SCAN 定義七圖例 1 ................................................................................................................ 15 圖 2-9 SCAN 定義七圖例 2 ................................................................................................................ 15 圖 2-10 SCAN 定義七圖例 3 .............................................................................................................. 16 圖 2-11 SCAN 定義八圖例 .................................................................................................................. 17 圖 2-12 SCAN 定義九圖例 ................................................................................................................. 18 圖 2-13 SCAN 定義十圖例 ................................................................................................................. 18 圖 2-14 SCAN 定義十一圖例.............................................................................................................. 19 圖 2-15 JSON 物件(OBJECT)示意圖 .................................................................................................... 30 圖 2-16 JSON 數組(ARRAY)示意圖 ..................................................................................................... 31 圖 2-17 國人出國情況示意 ................................................................................................................. 40. 圖 3-1 系統架構圖 ................................................................................................................................. 45 圖 3-2 系統文本圖(SYSTEM CONTEXT DIAGRAM) .................................................................................. 47 圖 3-3 系統佈署圖(SYSTEM DEPLOYMENT DIAGRAM) ........................................................................... 47 圖 3-4 個人資訊分析活動圖(ACTIVITY DIAGRAM) ............................................................................... 48 圖 3-5 個人資訊分析概念圖 ................................................................................................................. 49 圖 3-6 使用者登入示意圖 ..................................................................................................................... 50 圖 3-7 系統所需權限 ............................................................................................................................. 50 圖 3-8 臉書登入程式碼 ......................................................................................................................... 51 圖 3-9 未登入(SESSION CLOSED)示意圖................................................................................................. 51 圖 3-10 登入(SESSION OPENED)示意圖 .................................................................................................. 52 圖 3-11 臉書個人資訊顯示 1................................................................................................................. 53 圖 3-12 臉書個人資訊顯示 2 ................................................................................................................ 53 圖 3-13 鏈結關係 1 ................................................................................................................................ 58 圖 3-14 鏈結關係 2 ................................................................................................................................ 59 圖 3-15 後端存取 ................................................................................................................................... 60 圖 3-16 SCAN 分析活動圖-臉書分群(ACTIVITY DIAGRAM)................................................................. 61 圖 3-17 SCAN 分析活動圖-群組標籤(ACTIVITY DIAGRAM)................................................................. 61 ix.

(11) 圖 3-18 臉書使用者分群示意 ............................................................................................................... 62 圖 3-19 臉書使用者分群-關係處理 ...................................................................................................... 63 圖 3-20 臉書使用者分群-鄰居節點加入 .............................................................................................. 64 圖 3-21 臉書使用者分群-結構相似計算 .............................................................................................. 64 圖 3-22 關係鏈結示意 ........................................................................................................................... 65 圖 3-23 臉書實際關係鏈結示意 ........................................................................................................... 66 圖 3-24 臉書 FQL 共同朋友執行結果示意 .......................................................................................... 67 圖 3-25 SCAN 繪圖模組 ........................................................................................................................ 68 圖 3-26 SCAN 標籤類型 ........................................................................................................................ 69 圖 3-27 旅伴分析活動圖(ACTIVITY DIAGRAM) ..................................................................................... 70 圖 3-28 個性分析細項方塊圖 ............................................................................................................... 71 圖 3-29 旅遊國家、興趣、個性找旅伴方塊圖.................................................................................... 73 圖 3-30 旅遊縣市、興趣、個性找旅伴方塊圖.................................................................................... 74 圖 3-31 旅遊國家、共同朋友、個性找旅伴方塊圖 ............................................................................ 74 圖 3-32 共同朋友計算 ........................................................................................................................... 74 圖 3-33 旅遊縣市、共同朋友、個性找旅伴方塊圖 ............................................................................ 75 圖 3-34 旅遊國家、活動、個性找旅伴方塊圖.................................................................................... 75 圖 3-35 旅遊縣市、活動、個性找旅伴方塊圖.................................................................................... 76 圖 3-36 專頁、個性找旅伴方塊圖 ....................................................................................................... 76 圖 3-37 個性分析後端存取程式碼 ....................................................................................................... 77 圖 3-38 後端資料查詢活動圖(ACTIVITY DIAGRAM) ............................................................................. 78 圖 3-39 後端資料瀏覽 ........................................................................................................................... 78 圖 3-40 後端資料查詢 ........................................................................................................................... 79 圖 3-41 管理者登入系統 ....................................................................................................................... 80 圖 3-42 資料庫瀏覽 ............................................................................................................................... 81 圖 3-43 後端資料修改與刪除 1 ............................................................................................................ 81 圖 3-44 後端資料修改與刪除 2 ............................................................................................................ 82 圖 3-45 資料庫資料查詢 1 .................................................................................................................... 83 圖 3-46 資料庫資料查詢 2 .................................................................................................................... 83 圖 3-47 資料庫資料查詢 3 .................................................................................................................... 83. 圖 4-1 ANDROID EMULATOR 示意圖 ..................................................................................................... 85 圖 4-2 使用者案例圖(USE CASE DIAGRAM)-前端 ................................................................................. 87 圖 4-3 系統使用之臉書參數 ................................................................................................................. 88 圖 4-4 使用者案例圖(USE CASE DIAGRAM)--後端 ................................................................................ 89 圖 4-5 個人資訊循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ..................................................................................... 90 圖 4-6 星座分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ..................................................................................... 90 圖 4-7 生肖分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ..................................................................................... 91 x.

(12) 圖 4-8 社團分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ..................................................................................... 92 圖 4-9 按讚分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ..................................................................................... 92 圖 4-10 專頁分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................... 93 圖 4-11 使用者鏈結分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ....................................................................... 93 圖 4-12 寫入後端循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................... 94 圖 4-13 SCAN 分群循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) .............................................................................. 95 圖 4-14 標籤群組循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................... 96 圖 4-15 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(1) .............................................................................. 97 圖 4-16 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(2) .............................................................................. 98 圖 4-17 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(3) .............................................................................. 99 圖 4-18 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(4) .............................................................................. 99 圖 4-19 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(5) ............................................................................ 100 圖 4-20 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(6) ............................................................................ 101 圖 4-21 旅伴分析循序圖(SEQUENCE DIAGRAM)(7) ............................................................................ 101 圖 4-22 後端資料瀏覽循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ......................................................................... 102 圖 4-23 資料瀏覽循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................. 103 圖 4-24 資料編輯循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................. 103 圖 4-25 資料刪除循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................. 104 圖 4-26 資料查詢循序圖(SEQUENCE DIAGRAM) ................................................................................. 105 圖 4-27 使用者分析執行結果圖 ......................................................................................................... 106 圖 4-28 個人資訊執行結果圖 ............................................................................................................. 107 圖 4-29 星座分析執行結果圖 (1)....................................................................................................... 107 圖 4-30 星座分析執行結果圖 (2)....................................................................................................... 108 圖 4-31 生肖分析執行結果圖 ............................................................................................................. 108 圖 4-32 社團分析執行結果圖 ............................................................................................................. 109 圖 4-33 按讚分析執行結果圖 ............................................................................................................. 110 圖 4-34 專頁分析執行結果圖 ............................................................................................................. 111 圖 4-35 使用者鏈結分析執行結果圖 ................................................................................................. 112 圖 4-36 寫入後端執行結果圖 ............................................................................................................. 113 圖 4-37 臉書使用者分群執行結果圖 ................................................................................................. 114 圖 4-38 使用者朋友關係鏈結分析執行結果圖 ................................................................................. 115 圖 4-39 群組標籤命名執行結果圖 ..................................................................................................... 116 圖 4-40 旅遊國家、興趣、個性找尋旅伴執行結果圖 ..................................................................... 118 圖 4-41 旅遊縣市、興趣、個性找尋旅伴執行結果圖 ..................................................................... 119 圖 4-42 旅遊國家、共同朋友、個性找旅伴執行結果圖 ................................................................. 120 圖 4-43 依旅遊縣市、共同朋友、個性找尋旅伴執行結果圖 ......................................................... 121 圖 4-44 依旅遊國家、活動、個性找尋旅伴執行結果圖 ................................................................. 122 圖 4-45 依旅遊縣市、活動、個性找旅伴執行結果圖 ..................................................................... 123 xi.

(13) 圖 4-46 個人資訊執行結果圖 ............................................................................................................. 124 圖 4-47 其他興趣執行結果圖 ............................................................................................................. 125 圖 4-48 依專頁、個性找旅伴執行結果圖 ......................................................................................... 126 圖 4-49 旅伴資料表查詢結果圖 ......................................................................................................... 127 圖 4-50 使用者資料表查詢結果圖 ..................................................................................................... 128 圖 4-51 旅伴個性查詢結果圖 ............................................................................................................. 128 圖 4-52 登入模組執行結果圖 ............................................................................................................. 129 圖 4-53 旅伴資料表示意圖 ................................................................................................................. 130 圖 4-54 使用者資料表示意圖 ............................................................................................................. 131 圖 4-55 使用者資料表修改及刪除示意圖 ......................................................................................... 132 圖 4-56 名子查詢後端資料示意圖 ..................................................................................................... 133 圖 4-57 個性查詢後端資料示意圖 ..................................................................................................... 133 圖 4-58 SQL 語法查詢示意圖 ........................................................................................................... 134. xii.

(14) 附表目錄表 2-1 SCAN 演算法 ............................................................................................................................ 20 表 2-2 人格特質文獻整理 ..................................................................................................................... 26 表 2-3 五大人格特質 ............................................................................................................................. 27 表 2-4 夥伴關係文獻整理 1 .................................................................................................................. 36 表 2-5 夥伴關係文獻整理 2 .................................................................................................................. 37 表 2-6 自助旅行文獻整理 ..................................................................................................................... 39 表 2-7 出國旅遊性別比率 ..................................................................................................................... 41 表 2-8 國內旅遊性別比例 ..................................................................................................................... 42 表 2-9 旅遊類型示意 ............................................................................................................................. 42. 表 3-1 星座分析參數 ............................................................................................................................. 53 表 3-2 星座日期..................................................................................................................................... 54 表 3-3 生肖分析參數 ............................................................................................................................. 54 表 3-4 生肖計算..................................................................................................................................... 55 表 3-5 社團分析參數 ............................................................................................................................. 55 表 3-6 按讚分析參數 ............................................................................................................................. 56 表 3-7 專頁分析參數 ............................................................................................................................. 56 表 3-8 使用者鏈結分析參數 ................................................................................................................. 57 表 3-9 篩選旅伴應用參數 ..................................................................................................................... 71 表 3-10 開放型臉書參數 ....................................................................................................................... 72 表 3-11 理性謹慎型臉書參數 ............................................................................................................... 72 表 3-12 外向型臉書參數 ....................................................................................................................... 72 表 3-13 善解人意型臉書參數 ............................................................................................................... 72 表 3-14 心思細膩型臉書參數 ............................................................................................................... 72. 表 4-1 CLIENT 開發環境 ...................................................................................................................... 84 表 4-2 SERVER 開發環境 ...................................................................................................................... 85. xiii.

(15) 第一章緒論 1.1 研究背景臉書(Facebook)的成立可追溯自 2004 年 2 月，由 Mark Zuckerberg 等創辦了 “The facebook”。從剛開始校園間盛行的網路平台，逐漸的累積用戶數，直到 2006 年 9 月開放給全球用戶使用，只要輸入有效的電子郵件及密碼，即可完成註冊。透過臉書除了可以傳送文字、檔案或者多媒體訊息給其他使用者外，本身也整合了地圖的功能，透過分享的機制，也可把打卡地點等資訊共享給周遭使用者知道。有關臉書朋友的分類方式，提供了：「家人」、「摯友」、「點頭之交」、「限制對象」等類別讓使用者可以就目前的交友狀況進行分類。臉書截至目前為止提供了許多的功能，其多元的介面可讓使用者自由選擇使用，其包括了：「塗鴉牆」、「訊息」、「讚」、「共享相簿」、「打卡」、「戳」、「在這一天」、「活動」、「臉書網頁遊戲」、「刊登廣告」、「粉絲專頁」之功能，以下就功能部分敘述如下：塗鴉牆-塗鴉牆即是使用者個人資訊牆上類似留言版功能，使用者可以透過設定文章分享的權限讓使用者身邊哪些朋友知道。此外，對於已經留言的內容也可進行編輯或者刪除的動作。訊息-透過私人訊息發送給目標使用者的信件夾，與電子郵件功能雷同。讚-當使用者對某內容按讚用來表示對該內容表示讚賞，其本身為正面表態的支持行為。共享相簿-當使用者建立相簿後，可無限制的上傳照片至相簿中。此外，也可在照片中對某身邊使用者 1.

(16) 進行身份標籤(tag)的動作。打卡-當使用者進行打卡時，臉書即會自動偵測該使用者所在的地理位置，並且，使用者可輸入打卡地點相關的資訊並上傳讓資訊共享給身邊朋友知曉。戳-透過此功能，使用者可以對身邊某朋友表示感興趣、或者想引起注意。在這一天-會顯示這一天曾經發生重要的歷史事件。活動-除了可舉辦或者參與活動外，臉書也會告知使用者即將舉辦的社交活動。粉絲專頁使用者可以以管理員的身份建立粉絲專頁，而不同類型的粉絲專頁使用者可自由選擇加入。透過 FQL(Facebook query language)臉書資料庫查詢語言的技術，可以讓開發者可以透過類似 SQL 的查詢語法，滿足使用者進行資訊擷取與分析的目的。當查詢語法透過網路 HTTP 傳送至後端臉書時，臉書即會分析查詢內容並且至後端抓取資料並利用 JSON 的方式將資料包裝回傳至前端。也因為有了 FQL，開發者在擷取資訊也變得更加方便，避免使用到官方 Graph API 的部分。此外，也提供相當豐富的資料表供開發者使用。有關臉書與個性相關之研究，先前學者就已經做了詳盡的探討。譬如有學者就臉書使用者的朋友個數以及臉書參數來預測使用者本身的個性；也有學者就使用者在臉書動態時報所發表的文字內容做進一步機器學習的方式來判定使用者本身的個性。 Jones et al.[21]就臉書社群網路結合分群演算法 SCAN 探討隱私相關的議題。為了能夠處理社群網路存在的隱私議題，研究中分別用人工分群以及 SCAN 2.

(17) 分群的方式探討兩者同樣解決隱私的相似程度。從結果中可知，人工分群是可以用 SCAN 自動分群的方式取代以達到自動化分群的目的。本研究希望可以利用 SCAN 分群的結果應用於旅遊領域，並以自助旅行為例。有關背包客的背景，Loker-Murphy et al.[15]認為歷史發展可就從歐洲中古 17、18 世紀當時所盛行之”Grand Tours“探討。在維多利亞(Victorian)後期，對於那時懷抱熱情及憧憬的背包客(backpacker)而言，如能在人生地不熟甚至帶有一點點神祕感的地方旅遊，那都是莫大的吸引力。就背包客定義上整體歸納，大都認為具有自主規畫行程、調配時間、自主解決旅行過程中問題、重視環境適應性以及與當地人文的互動的能力。. 3.

(18) 1.2 研究動機與目的相關文獻已經討論了有關臉書的技術，譬如用視覺化的模型方式呈現社群網路架構、基於地點情境感知的應用等等。但從 2006 年 9 月 26 日臉書 (Facebook)對外 13 歲以上對象開放後，臉書註冊人數越來越多，而臉書社群網路也充斥了眾多的臉書個人資訊，其包括了臉書使用者按讚次數、社團參與次數、相簿個數、專頁資訊等等。這些資訊被大量儲存在社群雲端，但這些都須經過進一步的分析，譬如根據出生日期分析出星座、生肖或者根據臉書不同使用者的參數判斷該使用者的人格特質等等。另外，使用者可能隨著臉書朋友越來越多，在設定群組成員時可能會非常的麻煩。針對此部分，如果透過分群的方式幫使用者自動的產出分群結果，也就可以降低不必要的人工設定。最後，因為自助旅行的盛行，如何將臉書分群的結果應用於旅遊領域，是可以思考的部分。. 有關本研究的目的如下： 1.. 能就臉書朋友相關之個人資訊(生日、參與社團…)做進一步分析以人性化界面呈現資訊。. 2.. 利用 SCAN 分群演算法對使用者朋友關係進行分群之分析。. 3.. 利用 SCAN 分群的結果應用於旅遊資訊以找尋旅伴及推薦旅伴。. 4.

(19) 1.3 論文架構本論文一共分為五個章節，各章節內容描述如下：. 第一章. 緒論. 介紹論文研究背景、研究動機與目的和論文架構。. 第二章. 文獻探討. 介紹本系統所需用到的背景技術以及知識，如應用在旅伴分析的五大人格特質模型、自助旅遊相關背景知識、社群網路概況以及在分群模組裡的分群演算法 SCAN 的部分。. 第三章. 系統規劃. 就系統架構模組分別探討其個別所使用到的技術與實作方法的部分. 第四章. 系統開發與實作. 根據系統架構的部分並搭配使用者案例圖及循序圖，一一展示其功能上的實作畫面. 第五章. 結論與未來發展. 介紹本研究的結論，並進一步討論未來發展的空間與方式 5.

(20) 第二章文獻探討. 圖 2-1. 文獻研究概念圖(Concept diagram). 上圖為文獻研究的一個概念示意。主要包括了：人格特質、臉書社群網路、SCAN 以及旅遊風險。文獻探討除了自己本身內容之外，也就與其他的文獻做了大概關聯性的呈現，由上圖中，也可看出文獻彼此的階層架構。以下分別做詳述說明。. 2.1 SCAN 演算法 Xu, X et al.[19]所提出 SCAN (Structural Clustering Algorithm for Networks)為一分群演算法。功能上，可自動辨別兩種頂點(vertex)、匯集點(hub)與孤立點 (outliers)。在網際網路中網頁與網頁之間，概念上可視從個別節點開始，往外延伸的開放式網狀架構。而透過點與點彼此相鄰，從點線的集合得以組成網路拓墣架構面之大觀。網路架構裡，邊往往能夠串起點與點間的關係，以匯集點為例， 6.

(21) 因為就其本身具有維度(degree)的優勢，所關聯到的網頁也較多，也因此在網路架構中，往往扮演著牽一髮而動全身的角色。如應用在搜尋機制裡，能在網路結構中找到具代表性之匯集點且利用本身的特性，也就能快速地找到查詢結果甚或是與查詢結果其他相關連之網頁，可見，其扮演著缺一不可的角色。另一方面，與匯集點角色相對應的孤立點，在架構上並非如匯集點般橋接兩個或多個群組扮演著群組間溝通的角色；反而像是群組邊緣人，頂多連接一個群組抑或者本身即是孤立節點。根據點與點間的關係可延伸出分群(clustering)的概念。可應用於電腦科學、物理以及生物資訊等多諸多領域。透過分群，除了能得到對應分群結果之外，也可發掘出網路中隱匿或者較不明顯但卻具有潛在能力的節點或者架構。 SCAN 為一基於結構相似度(structure similarity based)之分群演算法。利用演算法可分析節點與節點間的相似結構，以分辨出一網際網路中之節點本身所扮演的角色。譬如以下圖例子來說，其組成包括了諸多群組(clusters)、匯集點 (hubs)以及孤立點(outliers)。其演算法不只如“modularity-based”或者“normalized cut”單單就功能上直接就對應的關係作分組切割；而是就彼此鄰居的結構相似程度找尋一網路中所有結構互相關連之群組(structure-connected clusters)。再者，進一步判斷是否有匯集點或孤立點的存在，方便節點角色之定位。有關其他應用的部分，圖形中的匯集點節點尤其在關鍵行銷、病毒式行銷(viral marketing)以及傳染病(epidemiology)領域來說，因為具有匯集以及概念上延伸的特性，所以 7.

(22) 可說是所屬領域重要的趨勢參考因子。而另一方面，對於孤立點而言，對於資料實質的貢獻度就不太大，甚至，被視為是“data noise”。機率，往往代表資料上的分布，在此可表示節點本身與其他點間的關係程度。如某一點與其他點的維度維度(degree)為 k，則其可用機率 P(k)來描述點之特性。. 2.1.1 特性. 其演算法具下列特點： 1.. 能偵測群組(clusters)、匯集點(hubs)、孤立點(outliers)。並可由鄰居間的鏈結程度當作是分群的資訊。能被應用在處理具規模性的網路資訊。. 2.. 給定 n 個節點以及 m 條邊的網路拓墣，其分群時間複雜度為 O(m)；相較“modularity-based”演算法 O(mdlogn)有效率。 “Modularity-based”以及“normalized cut”之演算法考慮的是，以點與點間直. 接鏈結(direct connection)的程度來辨認群之關係。譬如單單以邊的數量來衡量彼此關係上的疏密程度，但這僅僅只是現今社群網路中資料分析的一部分，並未. 8.

(23) 考慮到節點本身可能會有角色混淆不清的情況，譬如不同應用相同節點可能扮演匯集點、孤立點的角色。為了改善原先較直觀的方法，考慮把點與點相關鄰居資訊也都納入分群考量。評估 SCAN 分群的結果可能參考了像是群組數量、匯集點總數等等並以大量測試資料來輔助判斷其結果的好與壞。本質上，此演算法與其他不同的是，在過程中，參考了點與其鄰居間分享資訊的程度來決定分群結果。. 2.1.2 結構分群技術(Structure-connected Clusters). SCAN 與「modularity-based」、「normalized cut」類型單單探討點與點間之直接鏈結(direct connection)或者直接關係(relationship)等演算法較不同。. 定義一節點結構(Vertex Structure) τ(v) = {w∈ V | (v,w)∈ E} ∪ {v} 定義一所示，會把圖形中與 v 有邊相連的 w 納入集合 τ(v)中，以下舉一例來輔助說明定義的原理。如下圖 2-2，τ(1)代表點 1 與相鄰節點所形成之集合。節點本身的結構並不是由自己所決定，而是參考了鄰居的資訊一同制定。. 9.

(24) 圖 2-2. SCAN 定義一圖例. τ(0) = {0,1,2,4}. τ(1) = {0,1,3,4}. τ(2) = {0,2,4}. τ(3) = {1,3,4}. τ(4) ={0,1,2,3,4,5,6}. τ(5) = {4,5}. τ(6) = {4,6,7}. τ(7) = {6,7,8,9}. τ(8) = {7,8,9}. τ(9) = {7,8,9} 上表譬如 τ(0)包括了 0、1、2、4，其中 τ 為包括了自己以及鄰居的點集。. 定義二結構相似度(Structure Similarity) σ(v,w) = 定義二是藉由計算兩點鄰居的個數及共同鄰居個數的比值來評估兩點間結構相似程度。由上例子可看出各點鄰近的資訊，任取兩筆資訊，結構相似者對應之結構值較高也就代表有較高的機率會被歸類在同一組。上例之相似程度計算結果整理如下圖 2-3 所示： σ(0,2) = σ(2,0) = 0.8660254037844387 σ(1,4) = σ(4,1) = 0.7559289460184545 σ(3,4) = σ(4,3) = 0.6546536707079771 σ(4,6) = σ(6,4) = 0.4364257804719848 σ(7,8) = σ(8,7) = 0.8660254037844386 σ(8,9) = σ(9,8) = 1 圖 2-3. σ(0,4) = σ(4,0) = 0.7559289460184545 σ(1,3) = σ(3,1) = 0.8660254037844386 σ(4,5) = σ(5,4) = 0.5345224838248488 σ(6,7) = σ(7,6) = 0.5773502691896258 σ(7,9) = σ(9,7) = 0.8660254037844386. SCAN 定義二圖例 10.

(25) 定義三 ε-鄰居(ε-neighborhood) Nε(v)，其 Nε(v) = {w∈ τ(v) | σ(v,w)≧ ε} 定義三的部分是進一步從定義二評估結構相似度符合 ε 的節點 w 以形成集合 Nε(v)。如上例，假設給一門檻 ε 能夠決定成員資格與否，而集合中收集到的節點代表群組成員。基於上結構計算的結果符合門檻值 ε 的集合如下： Nε(0) = {0,1,2,4} Nε(3) = {1,3} Nε(6) = {6} Nε(9) = {7,8,9}. Nε(1) = {0,1,3,4} Nε(4) = {0,1,2,4} Nε(7) = {7,8,9}. 圖 2-4. Nε(2) = {0,2} Nε(5) = {5} Nε(8) = {7,8,9}. SCAN 定義三圖例. 如上圖 2-4，一一列舉了符合結構門檻的使用者集合。. 定義四核心(CORE) COREε,μ(v)  |Nε(v)| ≥ μ (假設此例 μ≧3) 定義四是評估 Nε(v)本身維度或分支度是否符合 μ。如上例集合可看出滿足結構門檻值的使用者集合不只一個，有多個分群結果。而種子(seed)、中心 (nucleus)或者核心成員的存在，表示其分支度(degree)在該群組內是高於其他節點。因為分支的程度較高、資訊分享程度較頻繁，所以在前面所提及的應用領域，常常被當作是該領域趨勢的參考。以下就滿足門檻值各集合中，探討其資訊分支的程度。 |Nε(0)| = 4 |Nε(5)| = 1. |Nε(1)| = 4 |Nε(6)| = 1. |Nε(2)| = 2 |Nε(7)| = 3 11. |Nε(3)| = 2 |Nε(8)| = 3. |Nε(4)| = 4 |Nε(9)| = 3.

(26) COREε,μ(v) = {0,1,4,7,8,9}. 圖 2-5. SCAN 定義四圖例. 如上圖 2-5 所示，從圖中節點一一判斷，假如|Nε(v)| ≥ μ，則該點 v 會是核心點。. 定義五結構直達(Direct Structure Reachability) DirREACHε,μ (v,w)  COREε,μ(v) ∧ w ∈ Nε(v) 探討的是從核心(core node) v 往外延伸所即的點 w 彼此之間的連接關係。由下圖 2-6 所示，核心往外延伸所及的點，關係上用虛線的邊來表示；而如果與鄰近的點之關係結構未達到指定門檻值 ε 時，代表結構彼此不相似，則用實線的線段來表示。構成直接到達(direct reach)之兩點不一定「都」為核心點，因此，假如兩點其中一點為非核心點時，則彼此的關係具有「非對稱」之特性。. 12.

(27) 圖 2-6. SCAN 定義五圖例. 定義六結構可達性(Structure Reachability) REACHε,μ (v,w) ∃v1,…vn∈ V：v1 = v ∧ vn=w ∧ ∀i ∈ {1,…,n-1}：DirREACHε,μ (vi,vi+1). REACH 其概念上為 DirREACH 再加上遞移的特性，不限定分群的結果一定是隔壁鄰居，加上遞移的特性目的是能盡量網羅範圍內所有點與符合結構門檻值的其他點。. 圖 2-7. SCAN 定義六圖例. 如圖 2-7 中 REACHε,μ (1,2)其關係上可由 DirREACHε,μ (v1,v0) ∧ DirREACHε,μ 13.

(28) (v0,v2)推得，也可由 DirREACHε,μ (v1,v4) ∧ DirREACHε,μ (v4,v2)達成。其完整的敘述如下： REACHε,μ (1,2)  DirREACHε,μ (v1, v0) ∧ DirREACHε,μ (v0, v2)  DirREACHε,μ (v1,v4) ∧ DirREACHε,μ (v4,v2)。可知，REACH 為 DirREACH 關係的延伸。另一方面，反向 REACHε,μ (2,1) 因不具核心條件(core condition)，故不會成立。結構上 REACHε,μ (1,2)與 REACHε,μ (2,1)彼此間具非對稱(asymmetric)的關係。但是，如為 REACHε,μ (1,0)，因為彼此節點皆為群組核心(seed of the cluster)，代表核心點你來我往的資訊分享可互通有無，於是 REACHε,μ (1,0)與 REACHε,μ (0,1)具有對稱(symmetric)的關係。其表示式如下： REACHε,μ (1,0)  DirREACHε,μ (v1,v4) ∧ DirREACHε,μ (v4,v0)、 REACHε,μ (0,1)  DirREACHε,μ (v0,v4) ∧ DirREACHε,μ (v4,v1) (對稱). 定義七結構連接度(Structure Connectivity) CONNECTε,μ (v,w)  ∃u∈ V: REACHε,μ(u,v) ∧ REACHε,μ (u,w) 屏除節點是否具備核心條件，此部分多方探討點與點間的連接與可達性。除了以核心與核心間角度切入外還包括兩非核心節點等三種關係架構。舉例如下：. 14.

(29) 圖 2-8 ①One. SCAN 定義七圖例 1. core node. 如圖 2-8，假如其中一節點為非核，譬如以 CONNECTε,μ (1,2)為例，兩者間可由 REACHε,μ(4,1) ∧ REACHε,μ (4,2)來完成。其式子為： CONNECTε,μ (1,2)  DirREACHε,μ (4,1) ∧ DirREACHε,μ (4,2)  CONNECTε,μ (2,1) 可見，兩者間不論關係的方向性，從連接的角度上來看，可視為一對稱性之結構。. 圖 2-9. SCAN 定義七圖例 2 15.

(30) ②Two. core nodes. 如圖 2-9，假如兩者為核心節點，架構上都可透過彼此直接鏈結或者遞移到。譬如以 CONNECTε,μ (1,0)為例： CONNECTε,μ (1,0)  REACHε,μ(4,1) ∧ REACHε,μ (4,0)  DirREACHε,μ (4,1) ∧ DirREACHε,μ (4,0)  CONNECTε,μ (0,1). 圖 2-10. SCAN 定義七圖例 3. ➂Non-core nodes 如圖 2-10，若探討兩個非核節點間是否存在結構相似關係，與探討兩者皆為核心節點的方式不同。為了證明連接上是否彼此可達，需要核心條件加以輔助才可輔助判斷。譬如下圖以 CONNECTε,μ (3,2)例子來說，兩者皆為非核節點，有了節點核心 0 的幫助會產生如下關係形式： CONNECTε,μ (3,2)  REACHε,μ(0,2) ∧ REACHε,μ (0,3) 16.

(31)  DirREACHε,μ (0,2) ∧ DirREACHε,μ (0,1) ∧ DirREACHε,μ (1,3)  CONNECTε,μ (3,2) 可知，兩點間除了可達性也具對稱性。. 定義八結構連貫之群集(Structure-Connected Cluster). 圖 2-11. SCAN 定義八圖例. 上圖 2-11 經運算後可分成兩大群組，而這兩群組為結構連貫之群集 (structure-connected cluster)。其必滿足以下兩個條件：「Connectivity」、「Maximality」。CLUSTERε,μ(C)   Connectivity：∀ v、w ∈ C：CONNECTε,μ (v,w) 給定 C 中任兩點，其兩點間有連接(connected)之特性。 ➁ Maximality： ∀ v、w ∈ V：v ∈ C ∧ REACHε,μ (v,w)  w ∈ C 其群組中之每個節點與節點間不管是直接(direct)還是遞移所及(transitive reach 都應涵蓋在該群組範圍內。 17.

(32) 定義九分群(CLUSTERING) CLUSTERINGε,μ (P)  P = {C ⊆ V | CLUSTERε,μ (C)}. 圖 2-12. SCAN 定義九圖例. 如圖 2-12，集合 P 囊括了結構相似的群組集合 Ci (P 包含了 C1、C2 兩個群組). 定義十匯集點(HUB) 有關匯集點的定義如下： HUBε,μ(v) . 1. 為非任何群組成員，∀ C ∈ P : v ∉ C. 2. 扮演橋接兩個或多個群組的角色，∃ p,q ∈ τ(v)：∃ X,Y ∈ P：X ≠ Y ∧ p ∈ X ∧ q ∈ Y. 圖 2-13. SCAN 定義十圖例 18.

(33) 圖 2-13 所示，可知節點 6 為非群組成員，並且，有連接兩個以上的群組，此為匯集點。. 定義十一孤立點(OUTLIER) OUTLIERε,μ(v) . 1. 為非任何群組成員，∀ C ∈ P : v ∉ C. 2. 連接一個或零個群組 ¬∃ p,q ∈ τ(v)：∃ X,Y ∈ P: X ≠ Y ∧ p ∈ X ∧ q ∈ Y. 圖 2-14. SCAN 定義十一圖例. 如上圖 2-14 節點 5 為非群組成員且僅連接一個群組，此為孤立點。. 19.

(34) 2.1.3 演算法表 2-1. SCAN 演算法. Algorithm SCAN Input： G = <V,E>,ε-neighborhood threshold, core degree thresholdμ Output：CLUSTERINGε,μ(P) //all vertices in V are labeled as unclassified; for each unclassified vertex v ∈ V do // Step 1 check whether v is a core; if COREε,μ(v) then // Step 2.1 if v is a core, a new cluster is expanded; generate new clusterID; insert all x ∈ Nε(v) into queue Q; while Q≠0 do y = first vertex in Q; R = {x ∈ V | DirReachε,μ(y,x)} for each x ∈ R do if x is unclassified or non-member then assign current clusterID to x; if x is unclassified then insert x into queue Q; remove y from Q; else //Step 2.2 if v is not a core, it is labeled as non-member label v as non-member; end for //Step 3 further classifies non-members for each non-member vertex v do if(∃ x,y ∈ Г(v) (x.clusterID≠y.clusterID) then label v as hub else label v as outlier; end for end SCAN 20.

(35) 點集所屬節點們是否位於同一群組中得視資訊分享給鄰居的程度而定。其演算法之實作方法上以一簡單、無權重值的無向圖來表示社群上關係。其大致步驟說明如下：給定 G= <V, E>、n 個頂點、m 條邊以及 ε (鄰居門檻值)、μ(rank)。 Step 1：. 起初，所有節點都會被視為未分類(unclassified)並用迴圈結構一一檢查所有節點. Step 2：. 對於每個未被分類的點 v 分析點間結構並判斷是否為核心(core). Step 3：. 如果是，則程式會指定一群組 ID 並把 v 之 ε 鄰居放入佇列(queue) 中. Step 4：. 一一從佇列中把元素讀出，先判斷是否為核心，如為核心代表可進一步從 v 之鄰居往外作“direct reach”去找其他結構相似的節點。收集這些節點，這些節點即為群組成員。如果所達到的點本身是未被歸類的，則會再被放入佇列中. Step 5 ：直到佇列為空，即形成一個群組 Step 6：. 針對未被分配到群組而且不是群組成員的節點做進一步 if-else 之匯集點(hub)以及孤立點(outlier)角色的定位. 21.

(36) 參數設定有關群組成員之門檻值(ε)以及成員核心(μ)之界定，據 Xu, X. et al.[19]之結果其最佳效果參數的建議值為：ε 介於 0.5~0.8 之間、μ(rank)為 2。. 2.1.4 複雜度分析. 給定一圖 G = (V,E)，n 為節點個數、m 為邊數。SCAN 演算法會試者透過每一點之鄰居資訊，找出所有圖中存在之“Connected-structure clusters”。而為了在搜尋的過程中同時也能存取有關鄰居資訊，採用鏈結串列(adjacency list)的方式來紀錄鏈結之點與點間的關係。從資訊中，也需分析節點所對應到鄰居的個數，另外，假如鄰居數量夠多(每個點的 degree 量都很大)時，則在搜尋上所耗費的時間也會需有同樣正比的付出，其時間複雜度為 O(deg(V1)+deg(V2)+…deg(Vn))，代表了分群所耗費的時間與節點本身的分支程度息息相關；也因為分支度在作加總時每個邊會多算一次，所以時間複雜度的部分可簡化成 O(m)。在考慮最差，一個點與其他每一點連得滿滿完全圖(complete graph)的情況下，其時間複雜度為 O(n(n-1))  O(n2)；然據實際人際社交圈，單一節點也不一定全然一定與其他每一個點都有關係。比較像是“sparse degree distribution”的概念，所以只考慮一般的情況，其執行時間相較完全圖而言，只需考慮平均的執. 22.

(37) 行時間即可。而“sparse degree distribution”關係結構上有諸多模型可探討，如 Erdős et al. [20]所提出的“random graph”。“Random graph”探討的是關係網絡中「邊」的隨機分佈，也就是以機率的角度，隨機的作點與點間關係上的配置。如此，也比較能夠反映真實的情況。在應用上，社交網路、生物學、電腦科學等等領域尤其在傳染病研究上最具代表。其時間複雜度可達 O(n)。. 2.1.5 社交網路應用. 當社群網路使用者日益漸增時，任何資訊都可透過平台與其他使用者分享時，隱私權就會成為重要資訊分享的控管機制。最好的方式，是針對每一個人在資訊分享作控管、個別的設定隱私權。個別的依照每一位使用者所分享的內容做可供旁人瀏覽或者修改等權限的設定；但這對於系統管理者來說，並不是一個完美的方法。當很多人使用平台，有大量的資訊傳輸需求時，要個別去做設定，這會顯得維護或者設定上非常的不易。在 Jones, S., & O'Neill, E [21]文獻中有提到有些學者提議允許使用者對身邊的聯絡人做切割，也就以群組為單位做隱私權控管，相對個別設定上輕鬆許多，但群組的管理也是一個議題。在該文獻中為了減輕人工在群組分類的麻煩，尤其是為了隱私權，探討：1. 人工在分群前會需要什麼樣的資訊(條件)。2. 再者，用人工分類的結果跟自動化的分類機制 SCAN 做相似度的比對。3. 檢定自動化的分類 SCAN 是否在隱私權控管可. 23.

(38) 以取代人工設定的方式探討自動分群在社交網路的可行性。就其結果，自動化分群的結果與人工根據條件分群的結果相似度高。 (SCAN 的 modularity(分群效果)為 .4572；人工與 SCAN 的相似度為 .4483)。而且自動化分. 群只考慮節點與節點間的鏈結有無，必不需要額外的資訊也可達到與人工相似度高的分群結果。. 2.2 社群網路使用者之人格特質 2.2.1 簡述. 關於人格本身有多種說法，從字面上的變化來看，舉凡如中古法文的 personalite、中古世紀拉丁文 personalitas 等等，較多人認為的 personality 多半認為是具有不可取代、具代表性或者能夠凸顯個人特徵的意思。大致上是在 18 世紀晚期的時候才有綜合多種特質以形成獨一無二的個體的意思出現(Oxford1)。而對人格本身的意義，各學者有自己的主張。譬如 Allport(1937)認為，會因為環境的變化而動態的影響人格特質；詹益統(1996)指出人格特質源自於拉丁文的 Persona。其原本的意思是指舞台上丑角，其戴的面具表示自己所扮演的角色，後來衍伸出代表自己個人真正的自我，包括了價值觀、個性、習慣或者思考等等。許多不同的解釋面向，也有討論到最具代表性的或者不具代表性的部分。. 1. http://www.oxforddictionaries.com/definition/english/personality 24.

(39) 譬如，孫君儀(2001)在主題樂園基層人員的研究中指出，基層人員所具備較好的人格特質有「勤勉審慎性」、「親和性」；最不具代表性的為「外向性」。說明基層員工缺乏肯嘗試、怦然心動的創新之動機與想法。. 2.2.2 特質分類. Galton(1884)首開先例從 Roget’s 同義詞字典中試著分析出有關性格描述 (personality-descriptive)類的字詞，從字詞中進行語彙分析(lexical analysis)來判定並區分人格特質。Marston(1928)提出 DISC 架構，指出：支配(Dominant)：運用自身力量戰勝弱者並克服外在環境障礙。誘導(Inducement)：具說服力、引導力，推銷並誘使別人信服自己的想法。服從(Submission)：遇到超過自己能力範圍、超出自己力量的時候，願意放低身段姑且成就或是奉承的去討好別人。遵從(Compliance)：不希望有突然的改變而感到心中恐懼，強調安全感的需求。 Allport and Odbert(1936)續 Galton 的結果，接著就韋氏字典中挑出 17,953 個具有性格描述性的文字並列出一相關敘述的綱要清單。這些有關人格描述性的清單由 Cattell(1943)繼續用新版的韋氏字典產生 35 個 complex bipolar variable 並篩選出 171 個性格的詞組。Rotter(1954)將個人特質區分成內外控特質。內控人格：相信自身可改變外在環境，而個人所得的獎賞取決於個人表現；外控人格：相信獎賞是因為外在環境影響，而非自身所能控制。Cattell 雖後續有學者在研究但是另一派 Norman(1967)參考了先前 Allport and Odbert(1936)的結果，對密西根大 25.

(40) 學(Michigan)學生進行研究，修正其結果並提出五大人格特質。之後，基於此，之後的研究也就有“Big five”的說法產生。. 表 2-2 人格特質文獻整理類型人格字. 學者(年代) Galton (1884). 詞分析 DISC. 內容從 Roget’s 同義詞字典中用語彙分析(Lexical analysis)的方式來判定並區分人格特質。. Marston (1928). Dominant(D-支配)：運用自身力量戰勝弱者並克服外在環境障礙。 Inducement(I-誘導)：具說服力、引導力，推銷並誘使別人信服自己的想法。 Submission(S-服從)：遇到超過自己能力範圍或是自己力量的時候，願意放低身段，平衡自己內心的能量。具有給人安靜、和顏悅色的印象。 Compliance(C-遵從)：不希望有突然的改變而感到心中恐懼、強調安全感的需求。. 人格字詞分析. Allport and. 人格字詞分析. Cattell (1943). 續 Allport and Odbert 的結果繼續用新版的韋氏字典產出 35 個 complex bipolar variable 並節錄出 171 個有關性格字詞的清單。. 兩類人格特質. Mackinnon. 其一認為性格可解釋人類行為因素，譬如如何與人相處。另一類認為性格具代表性，並可由現在的行為預測未來的行為. 內外控特質. Rotter (1954). Odbert (1936). (1944). 續 Galton 的結果，就韋氏字典中挑出 17,953 個具有性格描述性的文字並列出一文字相關敘述清單. 內控人格：相信自身可改變外在環境，而個人所得的獎賞取決於個人表現；外控人格：與上反，相信獎賞是外在環境影響，而非自身所能控制。. 五大人格特質. Norman (1967). 修正 Allport and Odbert(1936)的結果並對密西根大學(Michigan) 學生進行研究，提出五大人格特質雛形。. 五大人格特質. Costa & McCrae. 把 Norman 的研究成果發揚光大。提出：外向性、宜人性、嚴謹性、神經質及開放性五大人格特質的說法。. 五大人格特質. Saucier (1994). 將五大人格特質區分為：神經質、外向性、開放性、親和性以及嚴肅性. 五大人格特質. Schmit Kihm & Chetrobie. 包括神經質(Neuroticism)、外向性(Extraversion)、開放性 (Openness)、親和性(Agreeableness)以及嚴肅性、謹慎性. (2000). (Conscientiousness). (1986). 本研究整理 26.