| dc.contributor.advisor | 沈錳坤 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Shan ,Man Kwan | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 宋邡熏 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Song, Fang Shiun | en_US |
| dc.creator (作者) | 宋邡熏 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Song, Fang Shiun | en_US |
| dc.date (日期) | 2009 | en_US |
| dc.date.accessioned | 29-Sep-2011 18:25:10 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 29-Sep-2011 18:25:10 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 29-Sep-2011 18:25:10 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0097971009 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/50993 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊科學學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 97971009 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 98 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 在政治權力結構中，權臣與派系在其政治人物的社會網絡中扮演重要的角色。本論文研究由職官年表中探勘權臣與派系。我們提出資料探勘演算法由職官年表中探勘循序共現樣式，以探勘出政府官員官職陞貶的共現關係。接著根據所探勘出的循序共現樣式，建立官員之間的社會網絡。透過社會網絡分析中的網絡中心性與社群偵測分別探勘出權臣與派系。本論文以清康熙時期的職官年表實驗驗證。透過視覺化分析顯示本論文所提出的方法有助於歷史學者的研究。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | In a power structure, chief officials and cliques play important roles in the social network and have high influence on politics. This thesis proposes an approach of social network mining from official chronologies to discover the chief officials and the cliques. We propose and develop the algorithm to discover the sequential co-occurrence patterns from official chronologies. Then the social network is constructed based on the discovered sequential co-occurrence patterns. Chief officials are discovered by network centrality analysis while cliques are discovered by community analysis of the constructed social network. The official chronology of Kangxi Emperor is taken as an example for experiments and the visualization analysis demonstrates that the proposed methods are helpful to assist historian for historical research. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 資料探勘與數位典藏 2 1.3 研究動機與目的 2 1.4 實驗史料選擇 5 1.5 論文架構 6 第二章 相關研究 7 2.1 社會網絡建立 7 2.2 社會網絡分析與網絡中心性 8 2.3 史料探勘 10 第三章 探勘歷史人物之人脈網絡 12 3.1 從史料中產生職官年表 12 3.1.1 短期區間頻繁演算法(Twain) 13 3.1.2 非人名過濾機制 14 3.1.3 產生職官年表 15 3.2 職官資料前處理 17 3.2.1 職官品第及上任時間處理 17 3.2.2 產生陞官序列 19 3.3 由循序共現序列中探勘職官共陞關係 21 3.3.1 問題定義與說明 21 3.3.2 循序共現樣式探勘演算法 24 3.4 建立人脈網絡 28 3.4.1 節點剖析 28 3.4.2連結建立及權重值計算 28 3.5 核心權臣探勘及權力分析 29 3.5.1 程度中心性 30 3.5.2 緊密中心性 31 3.5.3 中介中心性 31 3.5.4 凝聚子群 33 第四章 系統實作與實驗 36 4.1程式語言、資料來源 36 4.2 實作循序共現樣式序列探勘 36 4.3 網絡視覺化軟體 40 4.3.1 GraphML 41 4.3.2 NodeXL 41 4.4 實驗結果 43 第五章 結論與未來發展 58 5.1 結論 58 5.2 未來發展 58 參考文獻 60 附錄1- 清朝職官制度正一品至從三品 63 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0097971009 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 社群網絡探勘 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 網路中心性 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 社群偵測 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 史料探勘 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 職官年表 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Social Network Mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Network Centrality | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Community Detection | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Historical Document Mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Official Chronology | en_US |
| dc.title (題名) | 由職官年表中利用循序共現樣式探勘人脈網絡 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Social network analysis from official chronology using sequential co-occurrence pattern mining | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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