词语大全 書簽的日文
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词语大全 書簽的日文
本システムでは,ブックマーク內のディレクトリを興味分野の単位として用いる.
本系統把書簽里的目錄作為興趣愛好的單位使用。
まず,被験者から集めたブックマークを実験者がkMediaに與える.
首先,實驗者把從試驗對象處收集到的書簽給與kMedia。
ユーザーは提示されたURIを閲覧し,気に入ればブックマークに登録する.
用戶瀏覽顯示的URI,把中意的添加到書簽。
また,blink.com.1においては,ブックマーク共有サービスが行われている.
此外,在blink.com.1中進行書簽共享服務。
クライアントはブックマークデータの解析処理を行い,サーバにその結果を送信する.
客戶端進行書簽數據的解析處理,并將其結果傳給服務器。
今回,本研究ではユーザ情報としてWWWのブックマークの階層構造を利用している.
本次研究中,作為用戶信息運用了WWW書簽的分層結構。
URIの紹介は,ユーザーの保有するブックマーク內の個々のディレクトリに対して行われる.
URI的導入是針對用戶擁有的書簽里的每個目錄進行的。
WWWのブックマークは,人手によってフィルタリングがかけられた,利用価値の高い情報である.
WWW的書簽是進行了人工鑒定的利用價值高的信息。
ブックマークを共有することについての先行研究も既にいくつかある.
關于共享書簽,已經有幾個以前的研究。
クライアントは更新されたブックマークを再びサーバーに送信する.
客戶機再次向服務器傳送更新后的書簽。
アンケート回収時點で回答者が保持していたブックマークに関する統計情報を表1に記す.
表1所記載的是回收問卷時與回答的人保留的書簽有關的統計信息。
クライアントはユーザーのブックマークを読み込み,そのデータをサーバーに送信する(図2(a)).
客戶機讀取用戶的書簽,把數據傳送到服務器(圖2(a))。
このようなURIは多くのブックマークから參照されているため,結果的にユーザーに紹介されやすかった.
因為這種的URI被很多書簽引用,所以結果容易導入給用戶。
図2の右側のウィンドウがブックマークウィンドウである.
圖2右側的窗口是書簽窗口。
話題の共通性話題の共通性は,話題を示すブックマークフォルダ中のWebページの類似によって決める.
話題的共通性,通過顯示話題的書簽文件夾中web頁面的類似度來決定。
ここで求められたWebページの類似性を元に,kMediaはブックマークデータの推薦を行っている.
kMedia以此處求得的Web頁面類似性為依據,來進行書簽數據的推薦。
次章では,この共通話題ネットワークをブックマークを利用して実裝したkMediaシステムについて説明を行う.
下一章中,就運用書簽安裝了共同話題網絡的kMedia系統進行說明。
本研究では共通話題ネットワークをブックマークデータを用いて構築するためのシステム,kMediaを作成した.
在本研究制作了利用書簽數據構建共同話題網絡的系統,即kMedia。
まず,ユーザがどんな話題に興味を持っているかを知るために,kMediaはブックマークのフォルダを利用している.
首先,為了解用戶對何種話題感興趣,kMedia利用了書簽文件夾。
この例では,ユーザーのブックマーク內の「Perl」という名前のディレクトリに対してURIが紹介されている.
在這個例子中,針對用戶書簽里的“Perl”這個名字的目錄,導入URI。
これにより,本にしおりを挾んだり,楽譜上にメモを殘すのと同じように,注目したい部分にマーキングできる.
這樣一來,如同在書中夾上書簽、在樂譜上留便條一樣,可以標記出要關注的地方。
ここには自分のブックマークデータに,他のユーザのデータで類似したものが推薦情報として付加されて表示される.
可在自己的書簽數據上,作為推薦信息附加并表示其他用戶數據中的類似數據。
Web Tagger[Keller97]は,タグ付けを行ったブックマークを用いて,情報共有を効率よく行おうとしている.
Web Tagger[Keller97]是使用帶標記書簽,來進行高效的信息共享。
本システムは,ユーザーに対し,類似する興味分野を持つ他のユーザーのブックマークからURIを自動的に検索して紹介する.
本系統針對用戶,從與用戶的興趣愛好相似的其他用戶的書簽自動搜索URI,然后導入URI。
これらのシステムでは,ブックマークに登録された情報そのものを有効に共有するために,コメントやタグ,テキスト解析などを用いている.
這些系統中,為有效共享書簽中登錄的信息本身,使用了評語、標記和文本分析等。
ブックマークはツリー構造であり,単一の階層構造に限定されているが,WWWに関するユーザの知識を示すものとしては十分であると考える.
書簽是樹形結構,雖限于單一的分層結構,但已足夠用于顯示有關WWW的用戶信息。
利用方法は,クライアントを起動させて,設定畫面からユーザ名と自分のブックマークデータのある場所を設定して処理を実行させる.
使用方法是,先啟動客戶端,從設定窗口開始設定用戶名和個人的書簽數據空間,然后實施處理。
評価(b)では,ユーザーの受信したURIがユーザーの嗜好に直接合致しなくとも,ブックマークの內容に関わっていれば評価される.
評價(b)中用戶收到的URI可以不直接符合用戶的愛好,當它與書簽內容相關時,就進行評價。
二つ目は,BisNetから紹介されたURIのWebサイトの內容が,ユーザーのブックマークの內容とどの程度一致したかについての評価である.
第二項是,關于從BisNet導入URI的網站內容符合用戶書簽內容的程度的評價。
KMediaのユーザインタフェース(図2)は,共通話題ウィンドウとブックマークウィンドウの2つのウィンドウと,ステータスバーで構成されている.
kMedia的用戶界面(圖2),由共同話題窗、書簽窗兩個窗口和狀態欄構成。
BisNetが紹介したURIがユーザーのブックマークの內容と一致したと評価したユーザーは,図7の結果と比べると多い傾向にあることがわかる.
跟圖7相比,可以看出評價BisNet導入的URI符合書簽內容的用戶有增多的趨勢。
さらに,紹介されたURIをユーザーがブックマークのディレクトリに登録した場合,紹介元となったディレクトリとの共有URI數Sが増加する.
而且,當用戶把導入的URI添加到書簽的目錄時,和成為導入元的目錄的共享URI數量S增加。
ユーザー個人個人の興味分野に関しては,互いのブックマークに共通の部分が少なく,期待していたほどURIの紹介がなされなかったことがわかった.
關于用戶各人的興趣愛好,因為相互的書簽里相同的部分少,所以不能如期望一樣導入URI。
情報共有を行う際には,ユーザーの持つブックマークディレクトリと共通のURIを參照している関連ディレクトリを,他のユーザーのブックマークから検索する.
共享信息時,從其他用戶的書簽中搜索用戶的書簽目錄和引用相同URI的相關目錄。
情報共有を行う際には,ユーザーの持つブックマークディレクトリと共通のURIを參照している関連ディレクトリを,他のユーザーのブックマークから検索する.
共享信息時,從其他用戶的書簽中搜索用戶的書簽目錄和引用相同URI的相關目錄。
そこで,アンケート回収時點で各ユーザーが保有していたブックマークディレクトリの関連ディレクトリの整頓度と,有用性に関する評価の結果との相関を求める.
這里尋求回收問卷時每個用戶擁有的書簽目錄的相關目錄的整理度與關于有用性評價結果間的關系。
ブックマークはインターネットユーザーの多くが利用しており[インターネットコム02b],ユーザーが興味を持ったWebページをユーザー自身が分類し記録している.
很多因特網用戶利用書簽(因特網com02b),用戶自己給感興趣的網頁分類,歸檔。
そこでkMedaでは,話題の共通性はブックマークフォルダに含まれる情報,すなわちフォルダ中に含まれるWebページの類似性から求める.
因此,在kMeda中就可從書簽文件夾中所含信息,即文件夾內包含的web頁面信息的類似性中求出話題的共通性。
Power Bookmarks[Li99]は,ユーザのコメントが記入されているブックマークデータをデータベースで管理し,情報の推薦を行う.
Power Bookmarks[Li99],通過數據庫來管理錄入了用戶評語的書簽數據,進行信息推薦。
Siteseer[Rucker97]は,ブックマークのフォルダ構造を利用し,フォルダ內の登録されたWebページの比較によって推薦を行う.
Siteseer[Rucker97]運用書簽的文件夾結構,通過比較文件夾內登錄的web頁面進行信息推薦。
2つめは,何らかの手段を用いて,3.3節で説明した発行プロトコル実施時に,発行局をだまして偽の情報を含んだ証明書に署名をさせる方法である.
第2類是使用某些手段,在實施3.3節中說明的發行協議時,欺騙發行者并使其對包含虛假信息的證書簽名的方法。
KMediaでは,共通ネットワークを発見するために,ブックマークからユーザが興味を持っている話題を調べ,次にユーザ同士の話題の共通性を調べる.
kMedia中為發現共同話題網絡,首先通過書簽調查用戶感興趣的話題,然后調查用戶和用戶間話題的共通性。
折り紙建築は「2つ折りに折り畳め,開くと立體形狀が立ち上がる」という特徴があり,書籍に折り込まれたりグリーティングカードに使用されたりするなど,身近なところで使われている.
折紙建筑有“對折,打開并呈立體形狀立起”的特點,用于當作書簽等在身邊使用。
すなわち,各ユーザが持っているブックマークに登録されたWebページで,設定した閾値以上のキーワードが一致するWebページを推薦情報として提示する.
即,在各個用戶所持書簽中登記的web頁面中,預設臨界值以上的關鍵詞一致的web頁面作為推薦信息進行提示。
本稿で提案するシステムは,[鵜飼02a,鵜飼02b]と同様,ブックマークのディレクトリ內のURI自體の一致により関連しているディレクトリの検索を行う.
本文提出的系統跟[鵜飼02a,鵜飼02b]相同,通過書簽目錄里的URI自身的匹配,進行相關的目的搜索。
なお,評価フォームの下には相手のブックマークが表示されており,被験者はそのフォルダ內のWebページを見ながら,推薦されたフォルダを評価する.
不過,評價格式中對方的書簽是顯示的,實驗對象在一邊觀看其文件夾內的web頁面的同時,一邊對推薦來的文件夾進行評價。
最終的に取り出された関連ディレクトリの集合から,ユーザーのブックマークが參照していないURIを,URI被參照數Bの高い順番に最大M個ユーザーに紹介する.
最后從取出的相關目錄的集合中,按URI被引用數值B的高低順序把用戶的書簽沒有引用的URI導入給最多M個用戶。
Bookmark Agent[Mori99]は,ユーザのブックマーク情報を持つエージェントが,ユーザが現在見ているWebページに対して情報推薦を行う.
Bookmark Agent[Mori99]是,具有用戶書簽信息的代理,對用戶當前瀏覽的web頁面進行信息推薦。
[小林01]のブックマーク共有システムでは,共有の際にユーザーの入力するキーワードやURIの指す文章を解析し,他のユーザーからのブックマーク検索に利用している.
[小林01]的書簽共享系統中,共享時解析用戶輸入的關鍵詞和URI指向的文章,用于來自其他用戶的書簽搜索。
[小林01]のブックマーク共有システムでは,共有の際にユーザーの入力するキーワードやURIの指す文章を解析し,他のユーザーからのブックマーク検索に利用している.
[小林01]的書簽共享系統中,共享時解析用戶輸入的關鍵詞和URI指向的文章,用于來自其他用戶的書簽搜索。
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