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Tom ( 碩專班 )
- 報告
- 報告The SWRC Ontology - Semantic Web for Research Communities這篇paper
- 報告Automated Gathering of Implicit Interest Indicators by an Instrumented Browser這個投影片
- 已經完成ACM training data J部分
- 學長的建議
- 個人研究主題"contextual information match in a web-based research community"方向建議,如下:
- proposal 的scenario case 要先提
- 以 KSLab 為主, 配合研究室目前已經實做的 IM / Doc reader 來擷取 annotation info.
- 思考是否以 IMMA Team 之間的資訊分享與媒合當作實做目標來設計 User profile model, 以及 Context-aware model.
- 研究方向可以考慮以 client-server 的方式, 製定 Server 端 API 來達到資訊的傳達與廣播.
- 更新 proposal 必須考慮舉出幾種 senario for info matching 來表示出研究的最後目標.
- 參考 SWRC Web ( Addison 學長會再提供 ) 的作法, SWRC Parser - Jena, 有 php,.NET, Java 版.
- 參考 COIN community ( COIN 相關 Paper, Addison 學長會再提供 ) 的實做方式.
- 建議下次開會在讀書會可以再報告一篇paper,可以從下面挑一篇來報告, 並且事先跟我講你要報告 Paper, 讓我有準備.(因為這可能跟你將來要做的研究比較有關)
- 報告 Implicit interest indicators 這篇 paper, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=359836
- 報告 Intelligent Community Lifecycle Support 這篇 paper, http://i-know.know-center.tugraz.at/content/download/411/1610/file/Bloehdorn_paper.pdf
- 報告 Social Semantic Search and Browsing 這篇 paper, http://library.deri.ie/resource/qRYPto81
- 作者有發表相關 papers , 提供你參考http://s3b.corrib.org/index.php?option=com_content&task=view&id=26&Itemid=40
- 請架設 SWRC 概念的 OntoWiKi, http://ontowiki.net/Projects/OntoWiki
- 報告OntoWiki - A Tool for Social, Semantic Collaboration
- Web Mining for Web Personalization
- Next week
- 個人 proposal 研究主題方向: contextual information match in a web-based research community
- 需要基本研究知識: AI, Data mining, Semantic web.
- 參考編輯 ontology 的prot?g? editor, 可以下載練習並且參考白皮書.
- 參考利用程式來存取 ontology, 可以下載 Jena Semantic Web framework 測試. (c#版本, http://razor.occams.info/code/semweb/)
- 下次報告閱讀 paper:
- Social Network:
- Semantic Analytics on Social Networks Experiences in Addressing the Problem of Conflict of Interest Detection, http://www2006.org/programme/item.php?id=4068
- User Context Model (User interest Profile)
- Entity Profiling: Context with Ontology, http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=4079134
- Personalization
- Web Mining for Web Personalization, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=643478
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