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國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 吳律的 結合文字探勘與時間活動型特徵建立Twitter異常帳號偵測模型 （2021），提出Nets ptt關鍵因素是什麼，來自於社群網路、異常帳號、文字探勘、機器學習。

而第二篇論文國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 李永銘所指導 彭瑜欣的 農業新聞情緒影響甘藍菜種植決策之研究 （2020），提出因為有 文字探勘、情感分析、蔬菜價格、種植決策的重點而找出了 Nets ptt的解答。

最後網站Bio-based and Biodegradable Nets for Turfgrass Industry ...則補充：PTT MCC Biochem Company Limited. Published Aug 22, 2022. + Follow. The growth of the global lawn and garden consumables market is driven by increase in ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Nets ptt，大家也想知道這些：

結合文字探勘與時間活動型特徵建立Twitter異常帳號偵測模型

為了解決Nets ptt的問題，作者吳律 這樣論述：

隨著資訊科技的進步與網路技術的普及，人們的生活已經與網際網路密不可分，締造了人們新的生活型態。然而，隨著社群媒體的發展，越來越多的使用者會利用社群網路的隱密性，從事非道德與犯罪的行為且造成的影響更是無法估算，是極需解決的問題。本研究分析Kaggle提供的TwitterID與是否為異常帳號的資料集，再對各ID進行爬文來建立正常、異常帳號資料集，之後進行不平衡資料處理和透過三種不同的資訊指標，包括：一般、活動時間和文字特徵，在文字方面，將使用BERT進行詞向量的轉換之後透過SVM、隨機森林和XGBoost等機器學習方法建立模型並加以比較，以探討各方法之優劣，從中分析Twitter異常帳號與正常使

用者之特性與差異。而本研究目前得出的研究結果顯示，發現推文數的多寡會影響在建立模型時的準確率，並且推文形成之文字特徵並沒有有效的發揮作用，本研究初步推論是因為本研究之推文資料並沒有在進行近一步的劃分，造成了因不同原因而被判定為異常帳號的資料沒有被區分，致使推文資料的文字特徵因此發散所造成的，而hashtags形成之文字特徵則相對有效。

農業新聞情緒影響甘藍菜種植決策之研究

為了解決Nets ptt的問題，作者彭瑜欣 這樣論述：

農產品價格為民生消費物價重要指標之一，但在台灣甘藍菜價格波動劇烈，暴跌則造成農民血本無歸，暴漲則消費者花費增加造成民怨，若能及早發現暴漲暴跌的趨勢，則能在價格波動前做政策調整，使價格平穩。數位農業時代來臨，網路工具使批發市場價格透明化，帶來了農產品數據來源，為應用數據預測帶來更多的機會。本研究運用網路爬蟲程式，收集農業相關新聞，來探討新聞面與農產品價格的關係，經研究發現，情緒指數在短期農產品價格無相關性，但長期價格的分析，情緒指數與12週後的甘藍菜價格呈現負相關，與交易量呈現正相關，發現農業新聞情緒對農業價格有中長期的影響，顯示農業新聞情緒影響著農業從業人員的種植意願，有助於未來農業政策調整

與假新聞相關之研究。

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