用機器學習演算法幫助自己寫筆記！使用 Obsidian 插件 — Graph Analysis 提升寫作材料的收集效率
閱讀時間約 6 分鐘
現在可以靠機器學習的演算法，幫助自己找到筆記中有價值的洞見了。
近期 Obsidian 社群出現了一款非常有意思的插件 — Graph Analysis，它能依靠筆記之間的內部連結 (internal link) 計算相關性，讓我們在自己寫下的筆記中 “挖寶”。
我發現這對於寫「人物筆記」非常有幫助，這篇文章我分別舉張永錫老師、于為暢老師、孫治華老師作為演算法的應用場景介紹。
Graph Analysis 是什麼 ?
Graph Analysis 是一款 Obsidian 插件。
開發者 SkepticMystic 基於 NEO4J Graph Data Science 的公開 Library，利用不同的機器學習演算法，去計算你的筆記關聯性。
Graph Analysis 插件中實作了 11 種演算法，一開始看到真的會讓人不知道如何使用。剛好這週看到 Ensley Tan 的文章，他介紹了 3 種應用場景，讓我認識到這款插件是威力非常強大的插件。
詳細的解說可參考 Ensley Tan 的 Medium 文章，下面僅分享最後的使用情境 (知道怎麼使用比較重要)。
我會在這 3 種應用場景加上自己的實際使用方法。
場景 1 : 尋找關聯度高的筆記 (Find very similar notes / clones)
我們能將關聯度高的筆記，整理成一個主題。
Graph Analysis 中有 6 種演算法專門尋找筆記關聯度：
- Co-citations
- Adamic Adar
- Jaccard
- Overlap
- Bag of Words (nlp)
- Otuska Chiai (nlp)
根據 Ensley Tan 實驗，除了 Co-citations 之外的 5 個演算法都可以使用。Co-citations 容易出現離群值，計算出來的筆記結果可能不準確。
我的應用
用來觀察「目前這則筆記」還可能跟哪些筆記產生連結，進而刺激想法。
例如我寫「張永錫老師」筆記時，打開 Jaccard 演算法看到以下關聯筆記：
- How to take smart notes (因為這本書，開啟和老師的 2022 遠流出版社書籍翻譯專案)
- 陳希林 (遠流副總編輯，負責和老師/我接洽How to take smart notes 翻譯)
- 2021–07–03 daily note (和老師聊天，知道了他在 Roam Research 實作卡片盒筆記的方法)
- 曼陀羅九宮格法 (老師極度推崇的時間管理、思想整理框架，影響了我今年使用九宮格法的目標設定方式)
- 寫日記 (2017 年第一年開始寫晨間日記，就是受老師的《早上最重要的3件事》啟發)
場景 1 適合用在「補充筆記內容」。
場景 2 : 尋找影響力強的筆記 (Identify influential notes)
影響力指筆記「被連結 (link comes in)」或「連結出去 (link goes out)」的數量多寡。連結愈多，代表影響力愈強。
Graph Analysis用 HITS 演算法來計算筆記的影響力。主要有兩個指數可利用：Authority (權威分數) 和 Hub (樞紐分數)。簡單的說：
- Authority 分數高，表示該則筆記「被連結 (link comes in)」的筆記數量高
- Hub 分數高，表示該則筆記有很多「連結出去 (link goes out)」的筆記連結
觀察 Authority 分數高、Hub 分數低的筆記。這些筆記不斷被我們連結到 (暗示重要性程度高)，但是卻很少向外連結 (可能自己沒注意到)，值得我們多放注意力維護。
我的應用
例如在我的 Obsidian 中，Authority 分數高、但Hub 分數低的是「于為暢老師」這則筆記。
這暗示：在其他筆記中我反覆提到 (連結)了「于為暢老師」，但卻沒有以「于為暢老師」為中心去寫相關的筆記內容。
因此我可以打開「反向連結 (backlink)」面板，參考有連結到「于為暢老師」的筆記，並將這些內容作為「于為暢老師」的人物介紹。
場景 2 適合用在「分配精力，維護高價值的筆記」。
備註：HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) 原本是對網路搜尋引擎的搜尋結果計算排名的演算法。參考資料：https://bit.ly/3LntcgQ
場景 3 : 尋找概念相近的筆記 (Cluster your notes)
Cluster (集群)指概念相近的筆記，會被歸類成一個群組。
Ensley Tan 拿了 3 種演算法進行測試 :
- Label propagation
- Louvain
- Clustering Co-efficient Label propagation 在結果上最準確 (Ensley Tan的人為判斷)。
這個演算法最終會以群組中的筆記數量做排列，點開群組即可看到被歸類在此群組的筆記。
我的應用
適合用在「以下至上(Bottom up) 挖掘寫作/研究主題」。
例如我的前 3 大集群是：
- The art and business of online writing (一本教網路寫作的書)
- T-2022_讀書會_高產出的本事
孫治華老師 點開群組 (例如孫治華老師)，可以看到跟老師相關的所有筆記內容，包含：
- 孫治華老師
- 張瑋容 (講師訓學姊)
- 蕭景宇 (講師訓學姊)
- 講師訓的筆記
- 有提到講師訓或孫治華老師的每日日記
場景 3 適合用在「搜集寫作材料」。
總結
以上 3 種場景就是 Graph Analysis 的實際應用。
有使用 Obsidian 的朋友可以下載此款插件來玩看看，基本上有 50–100 則的筆記就可以看出效果了。
使用其他筆記軟體的朋友，可以先匯出成 .md 的格式並且用 Obsidian 開啟。由於主流的雙向鏈接筆記軟體 (Roam Rearch, Logseq, Heptabase, RemNote) 都支援 Wikilink (即 [[]] 格式來連結筆記)，所以匯入到 Obsidian 中筆記連結都還會保留，Graph Analysis 就可以計算。
若不會下載與開啟插件，可參考下方的教學影片。
如果你對 Obsidian 有興趣、想系統性的學習這款筆記軟體，可以參考我的 Obsidian 學習包。
我會從基本的軟體操作開始教起，並且提到如何寫 Markdown 語法、Obsidian 的使用案例 (寫日記)...等。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
這個秋，Chill 嗨嗨！穿搭美美去賞楓，裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過？秋日 To Do List 等你分享！
秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Hi 大家好，我是Ethan😊
相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本，也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布，還是在旅途中面對各種氣候變化，保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水，還能提升後續保養品的吸收效率。
曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
未來會計界正掀起一場機器學習的奇蹟，這項技術的應用前景正在改變傳統會計的面貌。本文將深入討論公司設立、會計事務所，以及機器學習對財務風險的影響，展望有限公司設立流程中的未來發展。
公司設立與工商登記
公司登記流程： 公司設立的第一步是進行工商登記，提交公司章程、股東名冊等文件，以正式獲得法定地位
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
在數據科學和機器學習中，特徵工程是提高模型性能的關鍵步驟之一，通過創建新特徵或轉換現有特徵，我們可以更好地捕捉數據中的信息，提高模型的預測能力。然而，當處理大數據集時，特徵工程可能變得耗時，而且若是在研發階段，特徵其實是需要快速迭代去產生並且做後續的實驗，這也是近期遇到的問題，因此想在這篇文章實作多
這個秋，Chill 嗨嗨！穿搭美美去賞楓，裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過？秋日 To Do List 等你分享！
秋季全站徵文，我們準備了五個創作主題，參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」，一起來看看如何參加吧～
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Hi 大家好，我是Ethan😊
相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本，也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布，還是在旅途中面對各種氣候變化，保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水，還能提升後續保養品的吸收效率。
曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
未來會計界正掀起一場機器學習的奇蹟，這項技術的應用前景正在改變傳統會計的面貌。本文將深入討論公司設立、會計事務所，以及機器學習對財務風險的影響，展望有限公司設立流程中的未來發展。
公司設立與工商登記
公司登記流程： 公司設立的第一步是進行工商登記，提交公司章程、股東名冊等文件，以正式獲得法定地位
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
在數據科學和機器學習中，特徵工程是提高模型性能的關鍵步驟之一，通過創建新特徵或轉換現有特徵，我們可以更好地捕捉數據中的信息，提高模型的預測能力。然而，當處理大數據集時，特徵工程可能變得耗時，而且若是在研發階段，特徵其實是需要快速迭代去產生並且做後續的實驗，這也是近期遇到的問題，因此想在這篇文章實作多