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書中字有黃金屋 讓自己更好的生活提案論文書籍站 Foodnetwork

另外網站Whatcom Food Network也說明：The Whatcom Food Network is composed of the many organizations, agencies, and institutions playing a key role in strengthening the local and regional food ...

中原大學 資訊工程研究所 留忠賢所指導 張藝馨的 基於MapReduce做文本自動分類與概念分析 （2014），提出Foodnetwork關鍵因素是什麼，來自於概念分析、K-最近鄰演算法、Hadoop、Pig、TF-IDF、階層式聚合分群法。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 留忠賢所指導 陳宛琳的 結合本體論與語意相似程度對文件萃取關鍵字 （2013），提出因為有 英文詞網、詞性標記、全文檢索、語意相似度、本體論的重點而找出了 Foodnetwork的解答。

最後網站Food Network Kitchen - Apps on Google Play則補充：Get kitchen help at your fingertips with Food Network Kitchen, a cooking app that works across Google devices. Save and organize all your favorite recipes ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Foodnetwork，大家也想知道這些：

Foodnetwork進入發燒排行的影片

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基於MapReduce做文本自動分類與概念分析

為了解決Foodnetwork的問題，作者張藝馨 這樣論述：

因為資訊科技的頻繁使用，使用者於長時間下容易累積大量的文件資料，若這些文件沒有經過分類標示，使用者即無法在大量且雜亂無序的文件中立即找到所需的資訊。此外，在這大量的文件中，若欲採用人工分類方式即需要消耗一定的人力資源，因此，如何有效率地進行大量文件分析以及非人工方式的自動化分類是本研究努力的目標。在本研究中，我們使用Hadoop雲端運算平台，將分散式檔案系統HDFS中未分類的文件，經由前置作業處理後，取得文章中較具代表性的關鍵字詞與相關資訊，之後我們將這些數據交由Pig進行解析並計算出其TF-IDF權重值。接著透過機器學習的技術，分別採用Hierarchical Agglomerative

Clustering與K-Nearest Neighbors演算法對文件做分類，於分類完成後，我們以Concept Analysis描述類別之間的關係，再將這分析後的關係建立成Ontology交回給前置作業進行解析調整，希望藉由不斷地調整後，可以從中找到最佳的類別與屬性關係並提高分類的準確性。

結合本體論與語意相似程度對文件萃取關鍵字

為了解決Foodnetwork的問題，作者陳宛琳 這樣論述：

在一篇文章中，可以包含許多的索引詞彙，但只會有少數的關鍵字可以表示文章內容，根據這些關鍵字我們還可以對文章做分類，而這些關鍵字需要經由一套萃取方法來取得。在本論文中，我們結合本體論中的知識和語意相似程度的計算方法，取得文章內容的關鍵字詞。藉由本體論找出詞彙所有表達的知識，配合語意相似程度的計算可選取合適的知識，藉此搭配便能找出文章內容的關鍵字。本論文首先利用Lucene全文檢索工具將文章內容切割為多個單詞，排除不必要的詞彙，再透過Stemming以兩階段不同的詞彙還原法將詞彙還原成基本型態，然後利用POS Tagger標記每個詞彙的詞性，接著搭配WordNet詞典及Lin的語意相似度演算法，

取得詞彙在文章中最合適的涵義，最後透過知識本體論篩選出相同領域的詞彙作為文章的關鍵字詞並記錄為文字檔。

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