【摘 要】
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面对浩瀚无垠的网路学习资源,我们不再担心资讯的匮乏,相对的是如何自过多的资源当中找出自己真正需要的资讯.然而现存的搜寻引擎,我们发现有不少缺点,因此本篇论文我们提出
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面对浩瀚无垠的网路学习资源,我们不再担心资讯的匮乏,相对的是如何自过多的资源当中找出自己真正需要的资讯.然而现存的搜寻引擎,我们发现有不少缺点,因此本篇论文我们提出使用资料挖掘中的关联式法则即时动态改进结果文件的排序,根据过去线上使用者的使用记录,累积线上相同查询目的的使用者的搜寻记录,经过关联式演算之后做为以后再有使用者有相同查询目的时给予搜寻路径建议,这样一来,便可以解决学子在资料搜寻上遭遇的挫折,增加学习效率.我们依据后来使用者的搜寻取向,改进结果文件的排列,有别于以文件本身的合适度为排序的各演算法.
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