ptt發文查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 ptt發文查詢

另外網站[菜單] 文書影音機- pc_shopping | PTT數位生活也說明：9 小時前 — PTT數位生活 ... 然後按T改標題注意3：請多加利用線上估價系統來進行估價以及價格查詢(僅供 ... 購買套裝電腦者，發文及回應請自行打上原廠產品型號。

輔仁大學 大眾傳播學研究所碩士班 洪雅慧所指導 洪偉峻的 公部門的社群行銷－以疫情下的衛福部粉絲專頁為例 （2021），提出ptt發文查詢關鍵因素是什麼，來自於公部門、社群行銷、對話溝通、衛福部、臉書粉絲專頁。

而第二篇論文中華大學 資訊管理學系 羅家駿所指導 陳炫廷的 應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例 （2020），提出因為有 旅遊文章、單純貝氏分類器、網路爬蟲、TF-IDF、機器學習的重點而找出了 ptt發文查詢的解答。

最後網站[請問] 請問手機上ptt查發文門檻- 看板ask | PTT職涯區則補充：請問有哪個軟體上ptt可以查到各版發文門檻的嗎？(用moptt找不到查詢的方法) 新手上路，打了半天才發現無法po文超冏-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ptt發文查詢，大家也想知道這些：

ptt發文查詢進入發燒排行的影片

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公部門的社群行銷－以疫情下的衛福部粉絲專頁為例

為了解決ptt發文查詢的問題，作者洪偉峻 這樣論述：

隨著社群媒體日益成熟，公部門以社群行銷進行溝通的情形持續增加。本研究以 COVID-19 疫情期間的衛福部臉書粉絲專頁為研究案例，使用了內容分析法與深度訪談法，探討粉絲專頁運作的實際狀況、使用的貼文策略與貼文內容之關聯、社群行銷獲得的社群媒體使用者反應與運作狀況是否符合 Kent 與 Taylor 的對話溝通理論，藉此提供有關公部門的社群行銷之參考。研究結果顯示衛福部臉書粉絲專頁的追蹤、按讚、月總觸及數在疫情開始後有增加的趨勢。根據分析 2878 篇貼文的結果，粉絲專頁的貼文常於下午發布、傾向同時使用多種呈現方式、以一般宣導及最新疫情消息類型為主，常以動物、角色或吉祥物為代言人並以官方來源為

主要資訊來源。訪談結果說明經營者未使用特定貼文策略與貼文內容組合，然而數據顯示兩者具有一定程度的關聯。此外，發文時段無法影響貼文獲得的留言與分享數，僅對部分表情符號有影響，在貼文呈現方式上，圖片易獲得表情符號及分享；影片能讓留言增加；連結僅會增加部分表情符號。政策說明、一般宣導、最新疫情消息等貼文類型易獲得使用者反應，應用代言人的貼文易得到正面表情符號與分享，不易得到負面表情符號。在整體對話溝通狀況表現愈好的情況下，衛福部臉書粉絲專頁的追蹤與按讚數表現會愈好。細部來看，經營者對貼文得到的留言缺乏回應，使雙向的對話迴路被削弱；貼文以提供資訊為主，但少有衛福部提供的相關服務資訊之說明；即使衛福部臉

書粉絲專頁鮮少以獎賞內容來提高回訪率，但仍可吸引使用者回訪；雖然訪客容易從衛福部臉書粉絲專頁外流，但經營者仍能以其提供資訊的方式，留住訪客在官方的相關網頁中。

應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例

為了解決ptt發文查詢的問題，作者陳炫廷 這樣論述：

各種旅遊資訊網路平台興起，越來越多使用者透過搜尋網路旅遊文章作為規劃旅遊時之參考。因此，建立一個能快速分類網路旅遊文章之方法至關重要。本研究依據單純貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）的模型，利用Python建立出一套網路爬蟲程式，收錄3,928篇不重複旅遊文章資訊，利用Term Frequency - Inverse Document Frequency（TF-IDF），計算各分詞特徵值權重後，從中建立旅遊關鍵字詞庫。以「美食」與「一般旅遊」兩種旅遊類型文章，進行機器學習分類，並比較「加入關鍵字庫」與「不加入關鍵字庫」於單純貝氏分類器之文章分類準確度。研究結果顯示「加

入關鍵字庫」的單純貝氏分類器對於旅遊文章分類效果優於「不加入關鍵字庫」單純貝氏分類器。

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