Abstract
由於網際網路之普及，人們已逐漸習慣以社群網絡為媒介進行資訊之傳遞與 接收；在此趨勢下，不同議題內容之資訊往往吸引不同特質之人群而形成各式各 樣的社群。然而，在社群資訊大量且繁雜的情況下，網路社群成員無法有效而快 速地從中擷取其真正需要、高度切合其興趣之資訊，在包羅萬象的社群內容中， 有效之社群文章推薦機制可以協助使用者快速尋得其所偏好之文章。另一方面， 對於社群經營者而言，社群成員瀏覽社群文章之之熱門時段、資訊內容切合社群 成員興趣之程度、以及使用者間之關聯性往往直接影響社群成員對社群文章之接 收程度，若社群經營者能有效釐清社群成員活躍時段並在此時段與社群成員互 動，即可發揮較佳之文章宣傳效果。本研究主要發展一套整合「文章間相似度之 判斷」方法論與「文章互動熱門時段判斷」方法論之文章推薦與文章推播模式。 在「文章間相似度判斷」方法論中，透過各文章被社群成員回應的分布狀況，可 判定文章間相似度。而在「文章互動熱門時段判斷」方法論中，將各文章在不同 時間點之被回覆量進行整理，可判斷在時間週期中，成員間對一篇文章進行密切 互動之時段。整體而言，本研究所發展之文章推薦與文章推播模式，期望能幫助 社群成員與社群經營者釐清社群成員的偏好分類、以及判定社群互動之關鍵時間 點。