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明新科技大學 電機工程系碩士班 蘇東興所指導 楊杰淮的 網絡爬蟲與反爬蟲相關研究 （2021），提出論文下載dcard關鍵因素是什麼，來自於網路爬蟲。

而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 胡筱薇所指導 洪苡鈞的 用戶網絡對專業社群平台用戶參與度的影響性研究- 以半導體經銷商為例 （2021），提出因為有 專業社群平台、用戶互動網絡、社群網絡分析、參與度衡量指標的重點而找出了 論文下載dcard的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了論文下載dcard，大家也想知道這些：

網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決論文下載dcard的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。

用戶網絡對專業社群平台用戶參與度的影響性研究- 以半導體經銷商為例

為了解決論文下載dcard的問題，作者洪苡鈞 這樣論述：

2020年有42億人口使用社群平台，平均每人每日近2.5小時在社群平台分享個人訊息外，也透過各類社群平台進行資訊搜尋，從早期的線上論壇，社群平台朝多元化發展，其中專業社群平台是以特定領域知識分享交流為主，平台中用戶一般皆具備該領域專業知識，成員間的知識交流與互動則為專業社群平台經營的重要方向，而用戶參與度會是衡量平台經營成效的重要指標。隨著社群平台的蓬勃發展，雖有許多社群相關的研究，然而針對用戶社交網絡與社群參與度的相關研究則較少被探討，有鑑於此，本研究擬以半導體經銷商之專業社群平台為例，針對用戶與平台不同互動方式，定義廣度互動網絡以及深度互動網絡，並依據四大網絡分析方法提出一綜合型專業社群

平台參與度指標(PSNEI)用以評估平台經營成效，同時透過皮爾斯與斯皮爾曼的相關性檢定，找出影響專業社群平台參與度的關鍵特徵，最後，藉由五組不同圖形演算法在廣度互動網絡與深度互動網絡中找出關鍵節點。研究結果發現深度互動網絡的PSNEI明顯高於廣度互動網絡，這可呼應使用者更進一步行為確實增加了互動。無論廣度或深度互動網絡，PageRank對於PSNEI皆具高度正向影響性，由於高PageRank節點有較高影響力，讓使用者瀏覽後進一步下載、分享等行為；此外，發文數目並不是造成關鍵節點主要因素，而是如何透過內容吸引使用者間互動。本研究依據四大網絡分析方法分別對應四個維度，包含：網絡擴散性、網絡可及性、

網絡互動度與網絡影響度，綜合而成一個專業社群平台參與度衡量指標，是以一個客觀衡量基準來評估不同網絡中的用戶參與度，未來若能加上網絡特徵、企業線下活動或產品特徵等不同類型資料，將可助於理解用戶更細微的互動。

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