未來展望#

這裡是特別想說明「要是能重來，可以再將那些是做得更好」。 一方面提醒未來接手這個專案的人少走冤枉路。另一方面也是提醒自己，如果將來遇到類似的狀況可以藉由此次的經驗think twice。

實作細節#

  • 競品分析：背景調查未經完整，是我有待進步的地方。 更進一步來說，如果只是運用「競品分析」的方式比較三個資料管理平台，這樣找出來的切入點是不夠完整的，或者說不夠適切在Depositar。如果有機會進行「訪談」，也就是從「Depositar管理者」與「Depositar使用者」兩個視角的需求出發，才可以更完整理解當前符合真實Depositar使用情境的機會點。

  • Wikidata完善item的內容，才可以讓後續分析、比對相似度更加有料。

  • 資料上傳者完整填答Wikidata關鍵字，並且填答的關鍵字需適切描述資料集。

  • 運算時間、推薦結果相關性，牽涉到：

    • Property、Value、Label……

    • Top15, Top 50, 全檢關鍵字 ……

  • 不同推薦算法的使用經驗比較，會有相對剝奪感。

老師們對於專題的建議：#

  • 使用「時間複雜度」去顯示說明，而不是以「150分鐘版本」進行說明。

  • 如果Wikidata的填寫者不同，那麼讀取的資料就不同，所以可以Depositar導入。

  • 「後分類」對管理者的啟發是什麼？

    • 後分類（post-classification）指的是在查詢後將檢索結果進行分類和呈現的過程。它根據時間、來源、作者等屬性將檢索結果進行分類，幫助使用者更好地導覽和決定下一步動作。一種應用方法是使用「標籤樹」框架，該框架通過組織關鍵詞並賦予其明確的屬性（如名稱、地點、時間）來增強結果的呈現和使用者理解。這是管理和簡化大量檢索結果的工具，使使用者更輕鬆地與檢索到的信息互動和利用。

    • 「檢索後分類」 (post-query classification) 指的是，將分類的結果呈現給使用者，讓使用者決定接下來要做什麼動作？

  • 接下來可以從使用者的使用經驗發展evaluate方式，至於如何蒐集「使用經驗」？以及如何發展evaluate？則需要再找他人共同協助討論。