隨著網路的發展，快速累積的資料造成資訊超載(information overload)，如何從大量的資料中找出使用者有興趣的資訊成為今日網站設計的重點。目前除了有搜尋引擎可藉由關鍵字找出相關網頁外，另外也有一種推薦系統(recommender system)的機制，能夠獲知使用者的喜好，並進而推薦使用者有興趣的內容，讓使用者能夠得到經篩選過的資訊，而節省在網路中搜尋的時間。因此一個推薦系統的績效，在於是否能真實地反應出使用者的興趣，以提供確實符合使用者喜好的資料，而影響的因素包含了推薦文章的分類方式與獲取使用者profile的方法。本研究將針對獲取使用者profile的方法加以探討。

本研究採用社會科學方法中，分析傳播內容以進行推論的內容分析法(content analysis)，處理網路環境底下的言論資源，藉此找出使用者於言論間所隱涵的興趣。此外，在使用者對推薦文章的滿意度方面，也採用使用者觀點的衡量方式來瞭解使用者的喜好度。本研究鎖定在BBS的健康議題相關討論區，並招集發表言論較為活躍的實驗者，分為實驗組與對照組。兩組成員需要閱讀本研究所寄送的健康推薦電子報，並對每一則推薦的文章予以評分。此外，實驗組成員還需要每週在健康板發表文章，以提供實驗所需的興趣分析來源。

在歷經六週的實驗後，本研究發現兩組人員在推薦文章的滿意度分數並沒有明顯的差距，但實驗組成員於六週中的滿意度震盪幅度部份則略小於對照組成員，本研究認為，這是由於實驗組的方法加入了BBS文章為profile調整依據，因此比對照組單純根據推薦文章的評分做調整更能夠滿足實驗者動態的興趣。除此之外，本研究也發現實驗組採用的profile來源可提供給使用者更廣泛的興趣，而以多個構面來瞭解使用者滿意度的情況，則更能符合使用者心中對推薦文章的滿意度實際狀況。

【英文部份】
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