appassionata!! Research and Re-search

Game Development Toolkits
2/18/08

Before my graduating from my 9 years Dept. of Computer Science in NCTU, Hsinchu Taiwan, I believe that this is the final time I become my Prof.'s course assistant. I totally have been TA for 8 semesters. The course provided by my Prof. this semester is named "Digital Game Research" for graduated student. The first thing I must do is finding a list of current toolkits for game design, and the following is my list:

1.1 RPG Maker(http://www.enterbrain.co.jp/tkool/RPG_XP/eng/index.html)

1.2 Second Life(https://wiki.secondlife.com/wiki/Main_Page)

1.3 Warcraft III World Editor(http://world-editor-tutorials.thehelper.net/)

1.4 Alice 2.0(http://www.alice.org/)

1.5 ORE(http://www.baronsoft.com/) Online RPG Maker(MMOG)

1.6 GameWeaver(http://www.gameweaver.com/Default.aspx) Designing games on NDS/GBS

1.7 Game Maker(http://www.yoyogames.com/make)

1.8 Sploder(http://www.sploder.com) Flash game creator

1.9 TiraWireless(http://www.tirawireless.com/index.asp) A tool for design mobile game

1.10 Elysium Source(http://www.splamm.com/elysium/index.php): An MMORPG maker

1.11 Game Editor(http://game-editor.com/)

1.12 Realm Crafter(http://www.realmcrafter.com/)An MMORPG Creator

1.13 First Person Shooter Creator(http://www.fpscreator.com/) US$49.99

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Tags： Digital Game, Second life, software, Tools, Virtual World

Submit a Camera-Ready Paper "A Web-based Tagging Tool for Organizing Personal Documents on PCs"
2/6/08

This is a picture of the most famous church in Florence. I submitted a paper entitled "A Web-based Tagging Tool for Organizing Personal Documents on PCs" for attending the great CHI2008's workshop "Personal Information Management". Meanwhile, I also submitted another paper entitled "Evaluating Player Experience in Real-Time Strategy Game" to another workshop "Evaluating User Experience in Game" in CHI2008. Both are reviewed and accepted. Therefore, I will visit Florence, Italy at April. However, I hate taking airplane. The pdf copies of both papers can be found in my personal website.
1. A Web-based Tagging Tool for Organizing Personal Documents on PCs
2. Evaluating Player Experience in Real-Time Strategy Game

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Tags： Conference, Knowledge Engineering, My Publication, My Submission, Personal Information Management, Travel

Studay the "Call for paper"
1/27/08

Although I am not the expert of specified area, I still enjoy studying the call for paper from my E-mail alerts.

For example, the fallowing call for papers news for the IEEE Tranc. on Multimedia: Special issue on communities and media computing. One of my research interests is studying the communities dynamics in MMOG (among thousands of players). But, this call for paper announcement triggers me to explorer other possible areas based on my original research topics.

The IEEE Transactions on Multimedia invites submissions to a special
issue on Communities and Media Computing. Topics of interests include,
but are not limited to, the following:

* Personalized, community-aware multimedia annotation and analysis
* Modeling personal and collective context, as well as knowledge
* Models for evolutionary community and knowledge dynamics
* User interfaces for community-based media computing (a lot of softwares have been developed)
* Emergence of new semantics – frameworks for discovery (very difficult)
* Fundamental issues relating to concept learnability and concept scalability.
* Community centric multimedia services and applications (Interesting but needs complicate multimedia design. applying google phone or )
* Fundamental system challenges due to very large scale media
collectives, including encoding and peer-to-peer distribution (not my interesting topic, a lot of P2P techniques, researches, and softwares have been published by other teams)
* Structure of social networks and its influence on information dissemination (good topic for my lab, try to develop some idea)
* Understanding real-world social network and communities based on
multimedia understanding or communication analysis. (oh!!! good!!! using chatting log to explore the community.)

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Tags： Digital Game, research, special issue

Free Mindmap to describe my Knowledge Income and Outcome

A good tool to organize personal knowledge is very important. In present year, a mindmap tool still cost a lot. Mind42.com provides free online mindmap for publishing. This is an illustration created by Mind42.com of my publications, knowledge ports, focus, and useful tools(web-based or stand-alone).

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Tags： Mindmap, My Knowledge, Tools, Web-based

" Mining Replays of Real-Time Strategy Games to Learn Player Strategies"
1/26/08

Conference: Canadian AI 2008
Time: Jan 25, 15:37 GMT
Author: jilung hsieh, Chuen-Tsai Sun, Cheng-Hong Wang and Chia-Ying Cheng
Keywords: Case-base reasoning, Data Mining, Digital game, Player modeling, Real-Time Strategy
Abstract: Developing computer-controlled groups to engage in combat, control the use of limited resources, and create units and buildings in Real-Time Strategy(RTS) Games is a novel application in game AI. However, a controlled and closed console commercial game environment pose challenges to researchers interested in observing player activities, constructing player strategy models, and developing practical AI technology in them. Instead of setting up new programming environments or building a large amount of agent’s decision rules by player’s experience for conducting real-time AI research, the authors use replays of the commercial RTS game StarCraft to evaluate human player behaviors and to construct an intelligent system to learn human-like decisions and behaviors. A case-based reasoning approach was applied for the purpose of training our system to learn and predict player strategies. Our analysis indicates that the proposed system is capable of learning and predicting individual player strategies, and that players provide evidence of their personal characteristics through their building construction order.

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Tags： Digital Game, My Publication, My Submission, Real-Time Strategy

Review "The future of the Real-Time Strategy game"

This article "The future of the Real-Time Strategy game" posted by N. Toronto in Jan 2008 appears on the popular game research and news website GamaSutra. The most significant contribution is the author made his effort to 1) compare the difference between real-war and current commercial real-time strategy game, and 2) between real-time strategy and real-time tactics. Comparing the real world, current RTS games allow their users to develop "no" strategies except only "destroy and win the opponent". For me, I need more vivid sentences to describe the RTS game play. Following is my summery.

What's is an Real-Time Strategy (RTS) game?

• In the current commercial RTS game, player micro-controls( or manages) the soldier, but didn't provide a strategy direction.
• Players get used to the control, learn all the hotkeys, become efficient with the mouse, and find the best way to win is to build units and firepower as fast as possible and throw them at the opponent in successive, inexorable waves.
• In StarCraft, the player directs drone-like units to collect resource, turns those resource into buildings and combat units, and then directs those combat unit to seek out and destroy enemies.

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Tags： Digital Game, Real-Time Strategy, Virtual World

Using Dr.eye in Acrobat Reader 8.0
1/24/08

Someone will find that Dr.eye instant translation cannot work in Acrobat Reader 8.0 professional. Following process can solve this problem.
1) copy the Dr.eye40.api in C:\program files\Investec\Dr.eye\.
2) Paste the file into Acrobat's folder plug_ins.
3) Restart the Acrobat reader and Dr.eye

OK.

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Tags： software, tool

Good Second Life Slidesq
1/20/08

There are some slides which aims to introduce the development and idea of second life on the website slideshare.

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Tags： Digital Game, MMOG, Second life, Virtual World

"Tabula Rasa" An MMOG whihc aims to hook "Casual Gamer"
1/19/08

This is a interesting post which introduces an novel MMOG Tabula Rasa which aims to hook "Casual gamer" which is one of player type. The Casual gamer seems not pay a lot of attention and time playing in game. They used their fraction of leisure to player online. Often, this kind of player can not enjoy the high-end game design. For example, a raiding guild in World of Warcraft won't recruit a casual gamer to participate in raid mission. I am really feel curious about how this MMOG can stimulate casual gamer. Will this MMOG can turn casual gamer to hardcore gamer. Or, it just simply provides fun for casual playing.

How to categorize player in Massively Multi-player online games has been widely investigated by R. Bartle and T.L. Taylor. By Bartle's definition, players can be categorized into "Achiever", "Explorer", "Socializer", and "Killer", according to the behavior of how player acts and the target of what player interact with. T.L. Taylor also widely investigate the behavior and motives of power gamer in her books "Playing between world". I put my attention on distinguishing the following player type including casual gamer, hardcore gamer, pro-gamer, and power gamer. The definition of power gamer seems to overlap the definition of hardcore gamer. Discriminating the definition between these two type of gamers is not my main mission. But, I need an unequivocal term to develop my analysis on player's behavior in MMOG.

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Tags： Digital Game, MMOG, Player Modeling

Scale Free Network or Not
2/23/07

Scale Free Network or Not

INTRODUCTION

以下此段落，並無任何參考文獻可以引證。信件網路(E-mail Network)過去被提到為一個無尺度網路，然而，其實每個人每天所寄出去的信量，與所接觸到的人，應該不至於呈現高度無尺度發展，意味著大部分人每天都會寄不少信。若這些寄信中的人中，某些人特別喜歡回信，並且引起對方的興趣的話，會導致他的朋友群固定性的把他加入考慮寄信的對象之中，經過長時間的累積，會發現此人的收件對象特別多，就成為了所謂的無尺度現象。

在這裡，我認為無尺度網路大部分是累積的結果，當然有些議題，例如某些網站比較吸引人，而某些網站比較少人看，呈現無尺度分佈的情形，部落格也是有這樣的情形。

人際關係原本為一個小世界網路，不管從哪一種程度的接觸來說，誰和誰認識，誰和誰是好朋友，誰和誰曾經碰過面，這種敘述人際關係網路的方式是靜態的。過去為什麼這種靜態的人際關係網路被非常多人討論，是因為其所能夠得到的資料是靜態的，例如E-mail的收發紀錄、人和人的實體送信記錄、在交友網站中(Ex. friendster.com)中的朋友關係，在部落格的好友名單中。這些朋友關係的紀錄，透過時間不斷地累積，所形成的就是一個靜態的人際關係網路。然而，若考慮到人際網路中的動態，是否每個人每天所接觸的人數，會呈現無尺度分佈呢（意味著大部分人每天接觸的人很少，少部分人每天接觸的人相當多）？隨著網路的發達，人與人的接觸雖然仍然受到時間總數上的限制（就算每天想要與很多人交談，但是時間仍然有限）但是已經幫助人際關係跨越了許多地理限制，例如使用IM軟體，卻也因此，每個人很容易從網路上「碰面」，也減弱了無尺度的效果，因為大部分人在電腦面前就可以接觸到很多在空間上沒辦法碰觸到的朋友。

那什麼是動態的人際關係呢？這些動態可能是一個「形成」、「改變」或「產生」。以無尺度網路的形成是基於引薦效果所造成的Referral Effect。所以會有富者越富的狀況。

而人際關係網路動態是在什麼樣的架構上發生呢？通常可以發現除了少數的動態會產生新的關係外，大部分的動態行為會在原本固有的人際關係網路上作發展，強調、或出現。再次的出現，可以使得原本的關係更為穩固。例如持續不斷地轉寄訊息、回信、打招呼、或者介紹朋友給新的朋友。這樣的情形就像在新聞議題網路上，某些議題不斷地重複出現的時候，自然會受到大眾的注意。

人際關係底層的網路是由於不斷地動態所構成的結果，若均以底層的網路來做研究時，在某些議題例如新聞傳播上或者流行病傳播上，會造成不準確的結果，因為有些底層的網路雖然結點之間具有關係，但是該關係可能是一時所出現的關係，真正會影響社會議題或流行病傳播的，是目前所發生的網路動態本身。但這樣就和過去累積下來的靜態網路關係沒關係了嗎？其實不然，因為前面提到過，動態網路的發展與傳遞，傾向於舊有的網路上發展，就算產生新的關係或結點，通常也是因為舊有的網路產生引薦的效果。

RELATED TOPICS

• 邊的強固性如何？考慮到若強度不夠，達不到一個界限值時，邊即會消失。而同一個網路中的連結，或者不同網路中的連結，強固性是否相同呢？
  
• 資源和邊的問題。連結本身可不可以視為一個資源？應該是可以的，甚至某一條連結上的權重在某些社會議題底下[*哪些社會議題？*]，應該要被視為一種有限的資源。
  

以上內容來自 <file:///C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\桌面\Memo.doc>

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MEJ Newman, Detecting community structure in networks

• Weak tie究竟重不重要？的確有些情況，當information flow很低的時候，該weak tie是相當不重要的。
  
  • Weighted link的計算方式
    
  • Clusters detection algorithm and design issue, (in bisection graph, social network, large complex network)
    

  MOTIVE
  

  目前沒有一種方法是適合做真實複雜網路資料上的族群分類與偵測(community detection)，雖然過去已有Kernighan-Lin algorithm和hierarchical clustering兩種方法可以偵測族群。只有稍微review過將網路分群的演算法，從一個沒有weight的網路做起，之後找出最大的weight。
  

  BACKGROUND:
  

  過去類似的研究例如Graph Partitioning，其把一群在平面上的點，分成數群，而使得每一群的個數相等，最普遍的兩種方法是(注意！這裡所講的是Graph Partitioning而非K-mean等作法)：
  

  • Spectral bisection - 缺點：此方法專門對付二分圖(Bisects graph)，並且無法預知最後會分為幾個子圖。
    
  • Kernighan-Lin - 作法：兩群群內邊數除以在兩群之間的邊數，亦即the number of edges that lie within the two groups minus the number that lie between them.以此作為benefit function也就是評估函數，之後用greedy algorithm將benefit function做最佳化即為所求，當然也可以用基因演算法，不過可能殺雞焉用牛刀。實際上就是移移看每一個邊，看看到哪一群去之後所造成的benefit function會比較高，每個邊均移一次，就會得到結果。
    

    缺點：必須先指定要分出幾個群，並且指示出初始點，和群的大小。
    

  • Hierarchical Clustering
    
    • Single Linkage
      
    • Complete Linkage
      

      這兩種方法均是為了把某個圖分成樹狀結構，為了要知道兩個節點是否要擺在同一層，就要去測量他們的similarity，相似度。
      

    • Structure Equivalence
      

      當某兩個點具有相同的neighborhood的時候，其被稱為structure equivalence。但是多半真實的複雜網路資料不會有完全相同的點，所以會定義出一個相似度，稱為Euclidean Distance for structure equivalence。可想像應該是找兩個點鄰居差多少，作為其距離。
      

    • Non-Similarity-based
      

      定義出edge-independent path between vertices，其代表這兩個vertex間所有的路徑，但這些路徑彼此不重複，可以用min-cut或者max-flow來計算。
      

    優點：以上Hierarchical Clustering的方法，無論是計算similarity或者non-similarity-based的計算方法，均不用先指定群組的數量。
    

  • Method based on edge removal
    

    Girvan and Newman:
    

    作法：計算edge betweenness: The betweenness of an edge is defined to be the number of geodesic (i.e., shortest) paths between vertex pairs that run along the edge in question summed over all vertex pair.
    

    缺點：無法知道最後會分成幾個群，
    

    Tyler et al.:
    

    作法：改自Girvan and Newman的方法，giving partial betweenness scores for all edges.
    

    優點：計算複雜度較低。可以計算比較ambiguous的點(亦即該點可能屬於某兩群的任何一群)
    

    Radicchi et al.:
    

    作法：計算最短的loop。
    

    缺點：若很多triangle小loop就會很多。
    

  QUESTION
  

  • 為什麼過去的方法不適用於真實的複雜網路資料？那真實的複雜網路資料的特殊性質是什麼？
    

    有向性、權重性
    

  • 家胤的方法計算了訊息傳播的遞迴數，會有兩種截然不同的情形，若是一個電晶體網路，若某一條edge計算出來的weight很輕，可是，非常多的path都要經過他來傳導，這代表該edge非常重要。但是若其網路的對象恰好相法，代表大部分的path都不需要經過他的話，以information-flow理論來說，其真的是不重要的edge，而並非原先所定義的weak-tie就是重要的。是否能夠舉例呢？能不能舉一個例子是，對總體分隔度的影響非常大，可是卻非常不重要的。例如熊也吃魚，而其他肉食性都不吃魚，此時魚對熊似乎非常重要？但事實上也不見得，要看他吃的量是多少。
    

  
  

  計算網路上的資訊流通量。Ex. Blog的出現量。Frequency。越常出現就越重要，不要只針對一個靜態的網路下去講。有些link似乎是一個weak tie，但事實上資訊流通量若不高的時候，說穿了還真的不太重要，可是卻會在某個網路的瞬間會被視為很重要的東西。在群與群之間重要的是那個經過的edge的頻率數很高的，而不是原本所定義的weak tie。
  

  
  

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Quantitive and sociological analysis of blog networks(2006)
2/12/07

• 0807: Quantitive and sociological analysis of blog networks(2006)
  
  • What is γ-coefficient of complex network?
    
  • Examining 3 blog's statistic data
    
    • Average vertex degree: 0.8
      
    • Distribution of degree: power-law distribution with γ=2.68~2.96
      
      • Including outdegree and indegree
        
    • Average length: what's average length?
      
    • Clique: 非常少
      
    • Weak v.s. strong link: 單向或者是雙向的連結，若A和B的互動是雙向的，被該論文稱為strong。
      
    • Integration Index: 這樣的數據代表的是？
      

      
      

    • Connection Index？
      
    • 
      
  • 意義
    
    • 別人用哪些standard來評估一個blog network
      
    • 注意：單向的和雙向連結的意義和強度不同，並不只是兩倍，單向的連結可能是代表一種fans，而雙向連結可能可以解釋為一個朋友關係。
      
    • 何謂論文中所提到的sociological analysis?
      
    • 和之前看的論文整理blog network的properties
      

     
     

     
     

• 0808
  
  • The wealth of network--Chap 10: Social ties: networking together
    
    • Virtual environment一方面使得原本的人際關係似乎增厚了，一也帶來了一些鬆散且流動的人際關係，而這些人際關係卻是非常有意義的社會網路（Ex, fans club）
      
    • (continue…127/217 desktop)
      

       
       

• 0811
  
  • Action Summary for Computer Games: Extracting action for spectator modes and summaries
    
    • 對於要去做一個action summary和replay summary提供一個framework以進行擷取，可是為什麼是由這群人來提出，而且沒有一個例子可以當作介紹。
      
    • 針對玩家的動作，去擷取螢幕上一些比較具有意義的動作，可以把一些比較具有特色的動作給擷取出來。
      
    • 問題：如何利用contextual data來擷取玩家的動作？例如玩家做了什麼事情。
      
    • 問題：這個研究和pky的研究有什麼關係？
      
    • 相關研究：例如可以自動化的找出一場籃球賽裡面的精采動作回顧。
      

      相關研究：可作為pky的背景討論。
      

       
       

       
       

     
     

     
     

     
     

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Making connections
2/11/07

• Keywords
  
  • Social network analysis, small-world, multiple-dimensions, …
    
• 此篇過於重要，因此全部摘錄。
  
• Contents
  
  • [先闡述一個事實] 某加州大學爾灣分校教授Linton Freeman每個禮拜都固定出席某一個Seminar，在學期最後的倒數第二堂課，他進行了一個實驗，他讓助教去問其他的學生說「該教授會不會在最後一次上課出席？」他發現出席率高的同學很肯定他會繼續出席，但是出席率低的同學則有部分會選擇不會。該教授說「If you ever want to do a murder, don't show up where you always are; you'll get away with it」advises Freeman.
    
  • Freeman用這件事情來強調社會網路分析的重要，過去美國國家安全局曾利用社會網路分析的方法來追蹤犯人的電話記錄以得知犯人的位置。社會網路分析被證實在經濟、生物、社會政策、疾病和電腦模擬上均非常有用。其起源於六度分隔的概念，與有名的凱文貝肯實驗。但不幸地，在領域外的使用者多半會誤用他。
    
  • 社會網路分析起源於1970s。簡單的說，其在討論存在於個體、組織、以及國家之間的連結架構。在社會網路上，可以直觀地將每個人當作一個節點，然後觀察存在於期間的路徑以發掘意想不到的結構。單純的節點容易分析，但是節點量一多時，計算量便會變的十分龐大，因為每個節點都會擁有很多進與出的連結。為了解決此問題，社會網路分析須要其他領域的支援，包含統計、圖論、和理論建模等領域，以及認知科學等。認知對於社會網路分析非常重要，唯有你察覺了會接收到訊息，才會建立起連結。
    
  • 而社會網路的分析結果通常是非常「不直覺」的，例如你認為若要連結到某個不熟悉的組織，你會認為應該找一個像是hub一樣的節點來進行連結，但是社會網路分析的結果往往會告訴你，通常這個節點會過度忙碌，所以最好你是透過其他比較不忙的節點。因此，有企業將這個概念帶入公司內，他記錄了誰與誰交談過（因為真正的花了時間），而並非誰對誰報告過或誰把報告寄給誰。能夠正確的追蹤人與人之間的社會網路，對於公共衛生政策分稀釋非常重要的，甚至包含國家健康政策，例如追蹤流離失所的
    群集。
    
  • 社會網路分析原本為一個跨領域的研究，但在1990s年Duncan Watts和Barabasi的努力後，將社會網路分析帶入了更多的學科。其肇始於Milgram的實驗，且每個人都具有小世界的經驗，例如在XXX的婚禮上發現原來他的好友也是我的好朋友。Milgram最後發表了人與人互相之間的平均分隔度以及六度分隔的概念。Watts和Strogatz則提出了從高群聚度網路到隨機網路間要產生六度分隔現象的數學條件。並強掉了所謂的群聚度。該論文引起非常多的注意。
    
  • 但Jon Keinberg看出了期中的一個缺點，認為該理論可以解釋人和人之間具有六度分隔的現象，但是卻無法解釋人如何去找到對方（cannot explain how they ultimately found them）也就是說沒有收循的目標。在nature的論文中，Jon Keinber以嚴謹的數學證明在某些並非隨機的狀況下，該網路是可搜尋的。隨後在2002年的Science論文中，Watts和Mark Newman精緻化了原先的小世界模型，並且提出了高維度連結（Multiple interests）的重要性。可以說，某一個研究員在其專業領域上不會直接和某個農人有社會網路上的關聯，但若他們擁有共同的興趣，例如爬山的話，很容易就會產生了群與群之間的連結。就像參加丹輪功的教友，來自於農夫、工人、學生，以及各階層的教育人員等。Watts並指出，單純只考慮原先在1998年一維的連結時，無法看出任何捷徑造成六度分隔的必要性。但是一維的網路可以代表該研究員的網路，而農夫亦有自己的網路，在兩個網路之間加入興趣的網路時，兩個網路便會被連接起來，並具有小世界現象。
    
  • 但Barabasi則不認為網路是隨機的，他認為部分網路應該是不隨機的，因此提出了所謂的無尺度網路的概念。他認為網路中具有Hub節點的存在，而這些Hub具有意外多的連結數。因此可以解說了所謂（preferential attachment）的響法，也就是所謂富者越富的概念（rich-get-richer: One is more likely to attach where there are already many links）當該論文發表後，大量的研究均找到了在世界上存有許多的power-law現象。
    
  • 但是Barabasi的觀念隨即受到了Evelyn Fox Keller(MIT)教授的挑戰，挑戰了Barabasi所提出的Internet網路結構。認為該觀念在物理上是傭，但是拓展到科技或者生物上時則不適用，但Barabasi和Watts所發表的書中則認為此缺點不這麼大。此時Barabasi的興趣轉往瞭解社會網路如何侷限了社會網路上的活動。
    
  • 事實上，六度分隔的來源自社會網路分析中的合作。過去的社會網路分析學者相當的感冒，但是後來也承認網路科學的確變成一個新的領域。並且為人際關係與非人際關係領域搭起了橋樑，將一切概念化成節點與路徑。

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Novelty-based incremental document clustering for online documents
2/10/07

• Keywords
  
  • K-means
    
  • Incremental clustering
    
  • Online-documents
    

     
     

• Motive of Authors
  
  • The goal of the method is to produce clustering results reflecting current trends of hot topics.
    

     
     

• Useful Materials
  
  • 過去的document clustering可被分為兩種，一種是hierarchical clustering，一種是partitioning methods.
    
    • Hierarchical clustering: http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html
      
    • Partitioning clustering by K-mean
      
  • The method gives a higher priority to grouping temporally proximate stories than to temporally disparate ones [8, by Y.Yang].
    

     
     

• IDEAs
  
  • Partition clustering是當作資料之間沒有關係。無論從哪裡開始，都會找到還不錯的解，但是很可能不知道何時要停止，而且一開始要有幾群很難決定，並且從哪裡開始會差很多。
    

     
     

  • Hierarchical clustering則是對於資料被找到的順序很有關係。但是對於從哪裡開始並不重要，因為每一個節點一開始就被當成一個cluster，然後cluster之間慢慢開始合併（Merge）以產生更大的clustering，至於最後產生幾個cluster要停下來，就看使用者來決定。但是過去cluster的結構無法被改變。節點之間仍然沒有關係。
    

     
     

  • 在社會網路上做clustering最大的不同是，Item和Item之間具有關係，除了關係的有無之外，還會有關係的強弱（有無或強弱可以參考Introduction to social network methods這篇論文）。
    

     
     

  • 在[12] Y.Yang.的論文中就提到，對文件的重要性而言，「進入的時間點」也應當成一個在做clustering時必須被考量的因素，新的文件會被存取，代表其具有Novelty的性質。或者擴大其定義來說，一個最近被更新的文件，應該也具有其重要性。而非只是單純的plat性質。久遠的連結和最近的連結Weight應該要有程度上的分別，當然這必須要考慮到研究所關注的問題是否和時間性有關，例如若只想討論連結度的話，那當然就無關，不過要考慮訊息傳播的話，就必須要考慮到訊息的強弱和隨時間的消失。不僅是進入的時間點，「同時發生性」在某些議題底下也很重要。
    

     
     

  • Weng的論文可以不管相似度，先假設互相之間沒連結，先用時間性的clustering，把tag相同的當作相似度，來進行clustering，也許就可以clustering出不同的結果。而若要把社會網路introduce進來的話，又會有什麼差別呢？其實clustering時所定義的evaluation function和社會網路上邊的weight不就是非常相似嗎？
    

     
     

   
   

• Reference
  
  • [1] J. Allan (ed.): Topic Detection and Tracking: Event-based Information Organization, Kluwer, 2002.
    

     
     

  • [8] Y. Ishikawa, Y. Chen, and H. Kitagawa: "An On-line Document Clustering Method Based on Forgetting Factors", Proc. of 5th European Conference on Research and Advanced Technology for Digital Libraries (ECDL'01), pp. 325–339, 2001.
    

     
     

  • [12] Y. Yang, J.G. Carbonell, R.G. Brown, T. Pierce, B.T. Archibald, and X. Liu: "Learning Approaches for Detecting and Tracking News Event", IEEE Intelligent Systems, Vol. 14, No. 4, 1999.
    

     
     

     
     

     
     

   
   

   
   

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Iterative Incremental Clustering of Time Series

• Keywords
  
  • Partitional clustering
    
  • Anytime version clustering for time series
    
  • Initial center for KM clustering
    
  • K-Mean
    
  • Anytime Algorithm
    

     
     

• Useful Materials
  
  • K-Mean algorithm
    
  • 適合資料量大的資料庫
    
  • Anytime Algorithm:
    
    • 將群集化的時間也列入評估群集結果優劣的考量（Anytime algorithms are algorithms that trade execution time for quality of results）。
      
    • 主要概念是，任何時候都能夠提供一個Best-so-far的答案，至少目前最好的答案（an anytime algorithm always has a best-so-far answer available, and the quality of the answer improves with execution time）
      
    • 當資料庫資料量太大的時候才須要anytime algorithm，例如patent search。
      

     
     

• Motive
  
  • 使用incremental clustering來解決在大型資料庫中，資料會慢慢隨著時間改變的特性，隨時做更新與群集。(Anytime algorithms are valuable for large databases, since results are produced progressively and are refined over time[11])
    

     
     

• K-mean的缺點
  
  • 必須要先決定共有幾群
    
  • 群的中心要從哪裡決定？
    

     
     

• IDEAs
  
  • 像Anytime algorithm在做群集的時候會把執行時間列入結果的考量，而若是在做記憶提取的時候，是否也把所謂的「記憶深度」當作是一種考量的範圍，當激發的強度不高時，所激發的深度就不深，若激發的強度高時，所能激發的記憶深度就比較深。
    

    
     

  • 像專利的群集動作，因為要搜尋的資料量很大，所以可能會用到anytime algorithm，但是像是google desktop search或者人的記憶提取需不需要呢？概念上是須要的，當記憶強度不夠的時候，就在片刻之間產生一個淺度的解，而非深度的解。或者說，只須要local的解？
    

     
     

• Reference
  
  • Grass, J. & Zilberstein, S. (1996). Anytime Algorithm Development Tools. Sigart
    

    Artificial Intelligence. Vol 7, No. 2, April. ACM Press
    

     
     

     
     

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Knowledge Acquistion Via Incremental Conceptual Clustering
2/7/07

• Classification
  
  • 缺點
    
    • 必須要事先讓「專家」來制訂階層與分類（pre-classify）
      
• Clustering
  
  • 缺點
    
    • 要分為幾個群？
    • 自動產生的群是否能歸納出一個主體概念（Concept）？
      
      • 心得：若要歸納出概念則必須靠自然語言或者語意處理，但是多半人不須要明確知道該群所代表的意義，通常只須要知道我要找的東西差不多在這群裡面，所以只要有這群的幾個基本的關鍵字即可。此時就可以用標籤(tag)來發揮作用。同時，經由視覺化的方法，可以讓標籤不僅是標籤，還可以看見標籤的代表性（Significant or quality）和量（Quantity）。
• Search
  
  • 做clustering亦可視為一種搜尋
  • 搜尋控制（Search control）-- 要搜尋到多深？是否容許模擬退火（simulated annealing）法？或者是用爬山法（hill-climbing）？
  • 搜尋方向（Search Direction）-- 要從上而下（Top-down）搜尋或者從下而上（Bottom-up）搜尋？
• Incremental Concept Induction
  
  • 大部分是用爬山法（hill-climbing）來製造Incremental Clustering的過程
    
    • 心得：Incremental Clustering所著重的是不斷地有新的Case進來，在Social network上的走訪，若是區域性走訪的話，事實上也是一種incremental clustering。而Newman所提供的是如何做clustering。本篇論文和Newman的論文比較起來，一個考慮時間序列，一個則是考慮如何做clustering。
• Operations of clustering
  
• 分類（Categorizing） : Classifying the object with respect to an existing class
• 產生（Creating）: Creating a new class
• 結合（Merging ）: combining two classes into a single class
• 分裂（Splitting）: dividing a class into several classes

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Tags： catogorization, Classification, clustering

>Architecture Diagram
10/20/05

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Tags： Architecture

Ocean Park 2

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Tags： Architecture

>Formcore
10/11/05

今天看到好多人把Formcore的特性發揮的淋漓盡致，我一直在思考之前Ian說的，為什麼要用Formcore做，Formcore的語言是什麼等問題。However, I didn't spend enought time to explore the basic property of formcore。看見Green和宜軒把Formcore的切割發揮的淋漓盡致，心裡頭真是癢。


雖然在製作的模型中，我不斷地去思考如果要在三度空間接合兩道線，其中一條沿著X-axis，另外一條在Y軸上，靠X軸彎一點，又靠Z軸彎一點，處理這個接合面處理了很久，切錯好幾次。不過等到切習慣了，心中不禁有一分輕鬆和愉悅。

嘗試把鐵絲戳進formcore裡面去造型，說不定也是一個有趣的考量。

Poster:jirlong @ 11:49 AM 0 Comments links    

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>Ocean Park W1
10/9/05

Ocean Park Project 1
在第一個作業當然沒有做任何的限制，這也是我做的第二個模型，沒有任何的基礎，沒有任何的想法，純粹地把自己的感受表達出來。我收到的圖是這張OcentPark。在我第一次看見他的時候，左看又看都不知道這是什麼，感覺上像是一個street corner，加上我修的是建築課，乾脆做一個很實際的street corner。
之後憑著想像，想像著這有可能是個瀑布的感覺，於是做了第二個模型。最後，不管我看到什麼，我就是做一個很瀑布的模型，於是第三個模型就產生了。
得到的評語是，這系列課程是在告訴我們什麼是建築，不要一開始就做一個看起來很立體的東西，
很立體的東西很可能很不建築，很不立體的東西可能很建築。具有震撼效果的一堂課。

Poster:jirlong @ 2:08 AM 0 Comments links    

Tags： Architecture

>切斜角
10/8/05

為了把兩片版子以一個角度接合，嘗試要把一個東西割出斜角來，
揣摩了很久，立起來看著角度割、垂直割下來，
最後發現，畫一道線，擺橫著切過去，對我來說割的最準。

真是奇怪！不過有些東西如果不去試試看，就是不會知道。
learn by doing

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>我的生活和建築課
10/2/05

除了大學第一年沒考好，很隨心所欲地不小心走進補習班之外，這大概是最不怕死的一年。在最忙的時候，為了瞭解自己究竟想作什麼與一償宿願，不怕死地上了在syllabus上說每週至少花二十小時作作業的課（結果是不止）。助教、當講師、總管實驗室、和CDC與陽明大學也都有合作案、修課、帶碩班作研究、考proposal，樣樣都要花時間，每天的生活就是從早到晚的忙碌。

不過當學弟看我在熬夜作模型說：「吉隆，我看你作的好像很快樂，很羨慕耶」頓時疲勞一轟而散，當時學弟在趕學長交代他的論文，而我正在實踐我腦子裡面的想法，這可是完全兩種不同層次的感受啊！當然啦！所謂疲勞一轟而散不過是屁話，沒多久就去泡咖啡了。

真高興在短短三週就有點心得可以留下來，但是此時尚未成形不宜發表。不過我仍然在摸索，何謂建築、什麼叫做「這部電影很建築」、什麼叫做「同學麻煩要作抽象的ho..拜託拜託∼不要具象的。」也許受畫人像畫太久所囿，看見任何東西，背景，透過自己當時的心情，就盡量準確地把他描繪在紙上，這是這三年來所受的觀察力訓練。所以在前幾個作品上，才會跳脫不開所謂「九十度的感覺」。也許就是因為如此，讓我分不太清楚何謂抽象和具象。

另外，經由在建築的學習，又認識自己多一點點，發現自己徹底是個learn by doing的人，很懶得去看一些作品。比方說，雖然從小學畫學音樂學到大，可是也沒看過幾場畫展，音樂會，上台的次數都是當聽眾的幾倍多。一旦對某個事物有點興趣，就會想親自動手。上了建築課，更讓我確定這一點心情。不過卻造成背景知識的嚴重落後。這學期開始學大提琴，再次印證自己是learn by doing的人，其實對大提琴音樂沒什麼偏好，但是抱著他拉出自己的聲音來，就會感動的不得了。

我的指導教授曾告訴我們說「我終其一生這麼努力，就是希望能瞭解我孫春在究竟是個怎樣的人。」我想我也正在嘗試瞭解我自己。

這是我的生活和建築課，作業一下來，腦袋總是繞著題目轉，翻論文翻完了就轉，騎摩托車轉，吃飯轉，然後把每個禮拜三和禮拜日全天空下來作模型，熬夜、思考、激盪。每天深夜裡在實驗室練個大提琴，才收拾東西回家。吃飯一定要去外面吃，躲在交大裡面一定想不出東西來XD
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Ji-Lung Hsieh(吉隆)
Dept. of Computer Science, NCTU, Taiwan.
MSN : is87097@cis.nctu.edu.tw
WWW : http://www.wretch.cc/blog/jirlong
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>建築、藝術和journal paper

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>這部影片很「建築」？

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>Exploring space between two tango dancers(1)

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Start to blog!

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