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批踢踢實業坊看板網路信仰的聲量口碑：文字探勘分析

為了解決大同大學評價ptt的問題，作者林育賢 這樣論述：

隨著網路時代演進，民眾的上網率逐漸提高，各大社群網站的討論絡繹不絕，以蒐集網路文字資料作為研究與開發用途的技術逐漸成長，是許多企業用來蒐集資料的一大重點。本研究以PTT批踢踢實業坊看板八卦版的宗教相關討論貼文為分析標的，以網路爬蟲獲取網友評論資料，以文字探勘的工具從貼文中找出最常出現的關鍵字，以情感分析和文字雲自大量網友產生資料中，分析網友的主觀看法，並將這些資訊摘要彙整，找出網友對網路宗教的聲量與關聯。

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決大同大學評價ptt的問題，作者林怡如 這樣論述：

　　網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。　　電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。