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隨著文件數量的急速增加，如何有效管理知識倉儲對於知識的分享、重複使用和吸收是非常重要的。而知識地圖經常被採用來協助知識倉儲內知識的取得。通常我們
是透過文件分群的方式來建立一個知識地圖。但是當今的文件分群技術並沒有辦法達到適應個人不同的偏好，也無法產生以不同觀點為基礎的知識地圖。因此，本論
文提出以偏好為導向的文件分群技術，結合了使用者的偏好觀點產生其特定偏好的知識地圖。實證的結果顯示，本文所提出的方法在高cluster
precision的情況之下，比傳統以內容為基礎的文件分群技術表現要好上許多。另外，與用Chi-square建立的Oracle
categorizer相比，本文所提出的方法在高cluster
precision時，也有較好的表現。整體而言，我們實證的結果顯示本文所提出的方法具有可行性且有高度的發展性。
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