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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出東吳日文在職專班ptt關鍵因素是什麼，來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。

而第二篇論文靜宜大學 法律學系 林淑雅所指導 吳政融的 機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點 （2018），提出因為有 機車路權限制、機車安全、禁行機車、兩段式左轉、車種分流的重點而找出了 東吳日文在職專班ptt的解答。

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客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決東吳日文在職專班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。

機車路權限制的法制分析-一個社會發展的觀點

為了解決東吳日文在職專班ptt的問題，作者吳政融 這樣論述：

機車為現今都市交通中，主要的運輸工具。更是目前交通事故傷亡中，最大占比之車種。而研究認為，機車之行駛態樣有別於汽車，更易與其他車輛產生衝突。因此政府提出限制機車路權，並以分流作為提升安全的手段。禁行機車為直線中主要分流的措施，兩段式左轉則為路口之分流措施。希望透過限制機車行駛空間，達到車種分流的目的。然而機車路權限制，目前缺乏設置標準。因此各地方政府在保守的選擇下，多半未妥善評估機車路權限制之手段是否合宜，即為設置。而桃園市塗銷禁行機車之試辦，發現可以降低4成的事故。因此機車路權限制之適當性，更受質疑。而機車路權限制的形成，與機車行駛特性有關外。本文透過歷史發展的角度切入，發現機車的盛行，與

我國經濟、產業發展有密切關係。但追求經濟發展之初，並未給予交通妥善的規劃。且在交通的發展上，選擇了以汽車為主的方向，成為現今交通之樣貌。本文透過分析機車路權限制手段發現，就統計上而言，並無明確減少事故的效果。且在比例原則的檢視上，禁行機車無明確的設置規範，也無研究證明能減少事故發生。再加上有侵害更小的手段存在，因此在違憲審查上，無法通過檢驗。故減少機車行駛空間，可能非減少機車事故的手段。而兩段式左轉，本文分析後認為，仍可作為路口之分流措施，但其設置仍有改進空間。而本文嘗試透過不同面向的分析，提出些許建議，期待能夠建立更安全的交通環境。

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