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東海大學 法律學系 范姜真媺所指導 陳秀菁的 個人位置資料之研究－日本法為借鏡 （2021），提出工研院ptt關鍵因素是什麼，來自於位置資料、隱私權、個人資料保護法、個人情報保護法、行動定位服務、嚴重特殊傳染性肺炎。
而第二篇論文國立高雄科技大學 智慧商務系 黃河銓所指導 陳婉琪的 應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究 （2020），提出因為有 文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論的重點而找出了 工研院ptt的解答。
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丁丁的房產人生雜記2
為了解決工研院ptt 的問題，作者丁丁 這樣論述：
好評續集！房產代銷人員不為人知的心得、密法大公開，人人都是房產大贏家！ ◎繼第一冊上市大受好評，應讀者期盼，作者持續書寫不輟，嘉惠讀者。 ◎以少見於同類書籍的角度論述房產產業，同時以十數年第一線代銷的工作資歷，不藏私地分享客觀又真切的經驗，頗具專業知識。 ◎用文字記載房地產人生征戰實錄，真誠、清晰、理性，不嘩眾取寵；中肯、客觀、深入淺出，能讓業界及消費者快速了解房地產各個面相。 ★近40位各行各業讀者撰文推薦，中立客觀的精闢分析、精準地圖圖解、用心的說明與介紹，令人獲益匪淺，甚至，有溫度的文字，在人生很多迷惘時候，都很受用。
作者誕生及成長於一個與不動產相關的環境，耳濡目染房市生態圈近三十年， 總感人性現實與無奈，空虛與利益交雜，似乎很難尋求到真實的自我， 但若想實踐理想，財務自由，不動產代銷又是一個不能被忽視的平台。 如今，這本房地產人生征戰實錄就在眼前，貼近於現實狀況的一切所有， 淺顯易懂，同時帶有專業領域的深度，不管是業者、買家，都值得擁有， 看完書之後，人人都可以成為房地產的大贏家。 在台灣，房市一直都是被大眾所關注的重要議題。 房價的走勢、區域的發展、建設的期待、政策的更改，也都在我們的生活中如影隨形。 購屋，是每個人的必經
之路，同時也是在民生必需品消費中佔最大宗的資金量體，若對其缺乏認識，或許會因此從中造成自己的損失。 做為消費者的那一方，死不買房不會是個正確的態度，但過度樂觀可能也不是個好方法。 身為銷售者的那一方，利益現實主義無法成就自己，我們都應該要善於從挫折中找方法。 本書為從事不動產代銷十餘年經驗匯集。一本自述式的雜記。 秉持中肯客觀原則，沒有任何立場。 如果你是個正在找尋購屋、投資的買方，你能從此書中看到一般消費者比較不為人知的賣方小祕密與職業辛苦談。 如果你是個正在這個行業打拼的一份子，你可以從此內容獲得一些銷售靈感，或是買房
比較普遍常見的消費心態。 更多精彩內容請見 www.pressstore.com.tw/freereading/9789863588870.pdf
個人位置資料之研究－日本法為借鏡
為了解決工研院ptt 的問題，作者陳秀菁 這樣論述：
本文旨在探討位置資料所涉權利保護及其法規範。隨著無線通訊的蓬勃發展，智慧型手機進入興盛時期，結合行動通訊與數位生活，早已成為現代生活之常態，更是人類科技生活中不可或缺之裝置。爾後科技服務不斷推陳出新，其中更是以位置資料之相關應用受到公務機關、非公務機關以及民眾之重視，此應用可藉由通訊裝置之使用者端末訊息來確認定位，主動提供需要資訊或是相關服務，不僅讓公務機關推行政策或是非公務機關產品行銷成本更加低廉且有效率。然而水能載舟，亦能覆舟，當位置資料越來越被廣泛使用後，其所帶來風險也越來越大。倘若將利用之位置資料加以蒐集比對後即可側寫（profiling）出特定使用者生活空間及時間之略圖，進而勾勒出
使用者之生活習慣、興趣及思想等，將會對於民眾隱私權造成莫大之衝擊。因此，各國也注意到此一隱憂並逐漸採取管制手段加以規範，如：歐盟之GDPR以及日本個人情報保護法已先後將「位置資料」規範於個人資料保護之範圍。反觀我國，對於位置資料之討論微乎其微，更無相對應之定義，若以目前法制是否足以因應當前多樣科技服務狀態下之個人即時監控之疑慮，亦容有討論空間。故本文欲從此論點出發，聚焦於位置資料之使用與權利保護，檢視目前法制之規範，並進一步探討公務機關與非公務機關因應COVID-19之疫情肆虐，利用位置資料防止疫情擴散之相關政策，如：健保卡串連旅遊史、電子圍籬、簡訊實聯制、公布確診者足跡等之適法性及適當性探討
。最後，透過分析日本法制以審視我國現行相關法律之不足，提出相應之建議規範，期盼能對此問題貢獻棉薄之力。
應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究
為了解決工研院ptt 的問題，作者陳婉琪 這樣論述：
摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構
化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。