103學年度科普演講~20150417建國中學

1時間：2015/04/17（五）15:10-16:40

學校： 臺北市立建國高級中學

講者：吳尚鴻教授

講題：揭開搜尋引擎的數學原理

這次來到台北的建國中學，利用該校的班周會時間在博學講堂，讓吳尚鴻老師為大家揭開搜尋引擎的神秘面紗，以下為大家帶來演講的簡短介紹。

相信大多數的人都有這樣的經驗，Facebook會向你建議好友、關注的社團、動態消息，其他類似的還有Youtube的影片推薦、Google新聞、Amazon等等。那麼這些網站如何產生建議的項目給你呢？

老師演講中介紹兩種方法，雖然在概念上簡單易理解，但在工程實務上會遇到一個問題：我們要如何衡量項目或是使用者之間的相似性呢？這取決於我們如何建立項目或使用者的模型。在業界裡，Vector space model是相當常用的模型，其優點在於只需要用到高中生就學過的數學，而且易於實作。比如Cosine similarity將項目、使用者視為向量空間中的一個向量，定義任意兩個向量間的角度差θ，接者取cos(θ)作為這兩個向量的相似程度判別依據，如此取出來的cos(θ)將介於[1,-1]，而θ越小兩向量的相似程度也就越高。

演講中老師也帶出很多例子說明，解釋如何應用所學的高中數學在這邊分析。那麼搜尋引擎又是怎麼設計的呢？它其實就是個基於項目分析的特殊例子，一樣會使用基於內容的相似性判斷標準，判別搜尋字串和文件的相似性。其他還有很多很多相關的知識在這裡介紹不完，歡迎大家加入清華資工學習囉！