教師著作
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Item 網路搜尋之分類架構評估研究(2006/08-2007/07) 卜小蝶使用搜尋引擎查詢資訊，已成為上網最重要的活動之一，但僅依賴關鍵字檢索功 能，是無法滿足使用者多元化的檢索需求，及解決資訊超載問題。為了讓使用者能快速 有效查詢或瀏覽資訊，將資訊做適當分類，是一可行的改善方向。分類提供了脈絡 （Context）資訊，可降低語意的模糊度（Ambiguity），讓使用者避免查詢或瀏覽大量無 關資訊；同時也讓使用者觸類旁通，藉由相關類別發掘到（Discover）新資訊。而分類 架構（Taxonomy）則為分類查詢與瀏覽的基礎。但目前的分類架構多以資訊管理或內容 整理角度出發，對使用者而言，究竟這些分類架構所呈現的意義為何？人工與自動產生 的分類架構各有何特性及優缺點？對於檢索又有何助益等？都是值得探討的問題。 因此本研究希望由使用者角度，探討現有網路搜尋服務所提供的分類架構特色，評 估其對檢索效益的幫助與限制，並進一步分析歸納適合網路搜尋應用的評估準則與方 法，及提供實證研究結果。研究對像包括人工分類架構的Yahoo!與自動產生分類架構的 Vivisimo，二者皆為目前最重要、且提供樹狀式分類架構的網路搜尋引擎之一。研究方 法包括實驗法及訪談法：實驗法包括使用者檢索實驗及分類實驗，前者要求受試者完成 指定檢索任務，並評估二種分類架構對檢索任務的助益及困難；後者則要求受試者利用 卡片分類法（Card Sorting），將查詢結果重新建構出分類架構，並與二種分類架構進行 比較。訪談法則希望瞭解使用者對於分類架構的需求及建議。 預期研究成果包括分析歸納出適合網路搜尋應用之分類架構評估機制，包括評估準 則（Criteria）及方法（Approach）。同時，也將提供使用者針對人工及自動化分類架構 之實際評估結果。上述成果對於發展下一代網路搜尋引擎具有相當助益，例如概念式檢 索（Concept Search）、查詢結果分群（Search Results Clustering）等。同時，對於網路資 源組織、資訊架構、自動分類等領域，本研究也具有相當高的參考價值。