本篇論文提出根據位置提供相關訊息／廣告至行動電話之系統，只要具有藍芽功能之行動電話，且不需安裝軟體，即可收到與位置相關的訊息／廣告。此系統可應用於超市廣告／優惠卷系統(Supermarket adverts/coupons)及導遊系統(Guide system)。近年使用藍芽的人數越來越多，根據諾基亞(Nokia)調查2006年使用人數增加了65%，可見愈來愈多人可接受使用藍芽傳輸接收訊息、檔案、甚至廣告。超市廣告／優惠券系統即在超市中設置若干台藍芽發送器發送超市商品訊息、廣告或優惠券到擁有藍芽功能的裝置或PDA的使用者，而且因系統不需安裝任何軟體，所以此系統可以服務多種具有藍芽功能的裝置，不因裝置種類而受限。但有個值得注意的問題是同一位使用者可能會出現在同一台藍芽發送器的附近不只一次，要避免讓相同使用者短時間內收到同樣訊息、廣告。本篇論文使用後端訊息系統(backend information system)處理此問題。首先藍芽發送器找出涵蓋範圍內所有裝置，不同藍芽發送器有各自的裝置紀錄，然後分別儲存在後端訊息系統中。當藍芽發送器發現新裝置時，會檢查後端訊息系統中的紀錄，若之前已經發現之裝置就不會再發送訊息。如果後端訊息系統有商家更新的訊息，則下次發現裝置時，就會發送新訊息至裝置中。根據Barwise等人研究81%人會看完SMS廣告訊息(SMS m-advertising)才會將之刪除，所以商家可藉此分析發掘更多可能潛在的客戶。導遊系統則是在旅遊景點設置藍芽發送器發送相關旅遊訊息，但與之前不同之處為根據不同旅遊景點發送不同相關訊息，即每個藍芽發送器發送不同旅遊訊息。另外，此系統也有保護使用者的隱私措施，可讓使用者拒絕接收相關訊息。
以下提供讀者參閱該論文，所自行製作的投影片：
2010年6月2日
Grouping Search-Engine Returned Citations for Person-Name Queries
此篇論文提出了一個解決搜尋引擎回傳的搜尋結果中同名同姓的問題。用搜尋引擎查詢人名時，搜尋引擎回傳的搜尋結果常包含多位同名同姓的人，不僅沒有分門別類，還將同一個人的資訊分散在搜尋結果中，讓查詢者非常不方便。此篇論文提出Multi-Faceted Approach，對Attribute、Links及Page Similarity分別都作Confidence Matrix，再使用Stanford certainty theory將三個Confidence Matrix合併。之後，利用Final Confidence Matrix作Grouping，即可以得到同一個人的搜尋結果會在同一群組中，而且仍保持搜尋結果的資訊及編排的順序。實驗結果顯示效果頗佳。
Two Birds with One Stone: A Graph-based Framework for Disambiguating and Tagging People Names in Web Search
此篇問題想解決對搜尋引擎作人名搜尋所回傳搜尋結果中同名同姓的問題。作者將屬性，包含地點、電子郵件、工作單位…等等的資訊，以圖形表示，再給予圖中的點、邊不同的權重值。然後使用分群演算法將圖做分群，即可得到每一個人正確的相關資訊。因為篇幅限制，對於實驗過程有些問題尚未了解清楚。總之，這個方法不但處理同名同姓的問題(Disambiguating)，也能將正確的人名與她正確的資訊配對(Tagging People Names)，是一石二鳥的好方法。
Namesake
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2010年5月27日
2010年5月2日
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