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信用卡點數兌換的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦高睿騰寫的 飛客心法：航空評鑑秘密客28個私房密技，用哩程/點數飛‧住全世界 可以從中找到所需的評價。
另外網站合併點數 - TreeMall 泰贈點紅利網---客服中心也說明：9-22 我已經身分認證成功，但兌換商品時出現「點數不足」的狀態，可是我的點數確定足夠呀? 何謂 ...
中國文化大學 資訊管理學系 黃謙順所指導 張又仁的 應用協同過濾與決策樹於地點感知餐廳推薦 （2014），提出信用卡點數兌換關鍵因素是什麼，來自於協同過濾、情境感知、決策樹、K-means分群。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學學系 徐國偉所指導 葉思妤的 一個使用雙分群演算法進行智慧型手機應用程式推薦之框架 （2013），提出因為有 雙分群、智慧型手機應用程式、推薦系統的重點而找出了 信用卡點數兌換的解答。
最後網站國泰世華銀行- 你還有多少紅利還沒用‼不要再讓點數白白過期了則補充：信用卡 回饋總覽提醒我9381點紅利點數將於110年9月到期，我要到那裡可換電鍋嗎？ 12 mos Report. 吳宜芳, profile picture. 吳宜芳 replied · ...
飛客心法：航空評鑑秘密客28個私房密技，用哩程/點數飛‧住全世界
為了解決信用卡點數兌換 的問題，作者高睿騰 這樣論述：
上班族每年最少損失1張免費機票！ 平均刷卡月消費9千就能換到價值1萬以上的台日機票 不會算，你只是讓信用卡公司白白賺走手續費 別再讓你的信用卡點數、航空公司哩程白白放水流！ 從第1張免費哩程機票開始 手把手傳授航空哩程、信用卡點數獵取妙招 玩轉各信用卡、航空公司、酒店集團常旅客計畫 環球機票、機場貴賓室、躺平商務艙、夢幻地飯店通通無痛get！ 28則專業飛客心法 實現斜槓旅行的終極大夢！ ＊中文史上第一本！航空評鑑秘密客現身說法，5星級航空、最佳飛機餐、最佳座位⋯⋯這些評分是怎麼來的？ ＊出國都搭長榮華航，哩程永遠換不到機票怎麼辦？從頭
開始的哩程票教戰 ＊台灣小資必懂：哪張信用卡逼悠遊卡也可以累哩程？開卡禮與高年費如何評估？累積某家航空該辦哪幾家信用卡？哪幾天刷卡換點最划算？ ＊搞懂航空公司複雜換票規則「中停、開口、轉機」，輕鬆榨取最高哩程價值 ＊用哩程票實現蜜月旅行：該選馬爾地夫？夏威夷？還是去南極看企鵝？ ＊躺平爽爽飛的商務艙哪家點數最低？飛機餐哪家最好吃？貴賓室哪間最奢華？換哪條航線最划算？ ＊懶得累積用買點換機票，是否真的划算？該換哪些航司、路線、艙等才超值？ ＊飛客必備查機位、查哩程、查路線、查貴賓室的好用APP與網站 ＊花錢挑戰航空酒店高階會員卡到底划不划算？教你如何在機場免費大吃大喝
，酒店刷房4200元賺到15000元！ 【無痛上手：手把手從概念教起】 ＊亞洲萬里通10,000哩超低兌換，辦一張卡換2張機票 ＊長榮華航兌換哩程高，有哪些兌換促銷？ ＊用外站哩程票，同樣哩程飛最多地點，1年旅行3次不是夢 ＊南部鄉親從小港機場出發的哩程票選擇 【最佛系日籍航空常旅客計畫】 ＊哩程用飛的不稀奇，吃岀來也可以，一趟日本行吃住賺全日空5,000哩 ＊蜜月勝地最低哩程數的全日空兌換法 ＊玩轉日本常旅客，用「外國人購票優惠」廉航價串遊各城 ＊經濟艙鐵屁股必看：最低哩程數換到座位最大、餐最好吃的日航經濟艙 【夢幻旅遊與環球飛行】 ＊寰
宇一家的南美洲環球票：該選亞洲萬里通還是日航？ ＊小環球經典路線：靠年假、靠刷卡，小資也能商務艙躺平繞地球一圈 ＊如何用日航哩程規則，換到價值翻倍的北歐三國機票？ ＊買點實現3萬英呎洗澡、吃和牛夢想：頭等艙點數王阿拉斯加航空計畫 【信用卡、貴賓室與飯店攻略】 ＊台灣卡客的主力卡、備用卡、抽屜卡有哪些？ ＊免費吃好吃滿：信用卡貴賓室VS.高卡夢幻旗艦貴賓室 ＊玩轉小資飯店點數：用不到1900元換到東京換含早餐飯店 ＊一生住一次的大溪地頂級飯店，用點數省下巨額住宿費 【哩程圈與旅遊界專業推薦】 里程部落客 虎咪 D3課程與諮詢創辦人 D3 機票達
人 布萊N 旅遊達人 傑菲亞娃(小芳) 常旅客計劃旅行社 總經理 瞿光復
信用卡點數兌換進入發燒排行的影片
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・次月21日開始計息，9月申辦將於10/21計息
・超過5萬享0.6%利率無上限
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【實體券預訂注意事項】
📌需攜帶健保卡
📌超商第一梯 [預訂] 9/25-10/1 [領取] 10/8-10/21
📌五倍券預定時間時間為早上9點至晚上10點
【超商預訂大略步驟】
Step1：到各超商機台選擇五倍券預訂
Step2：插健保卡
Step3：輸入手機號碼並確認取貨門市
Step4：機台輸出小白單完成預訂
【四大超商】
7-11
📌9/25預訂五倍券
・星巴克全品項第二杯半價或美式咖啡好友分享優惠
・蝦皮購物150元購物金（限新戶）
。需消費滿151元
📌10/8領取五倍券
・7-11購物金抵用券150元（需搭配五倍券使用） 。50元2張、25元2張
・CITY PRIMA精品拿鐵或CITY CAFE大美式同品項買1送1
圖片網址｜https://www.facebook.com/711open/posts/10158131926367190
活動詳情｜https://www.facebook.com/711open/posts/10158131926367190
全家
📌9/25預訂五倍券
・100元全家購物金
・Let's Café大杯經典拿鐵或美式買一送一
📌10/8領取五倍券
・400元全家滿額購物金
。滿600折100購物金*2 / 滿1,200折200購物金*1
・屈臣氏100元滿額購物金
。滿500折100元
圖片網址｜https://www.facebook.com/FamilyMart/posts/10160032744564258
活動詳情｜https://www.facebook.com/FamilyMart/posts/10160032744564258
OK mart
📌9/25預訂五倍券
・OKCAFE大杯莊園級拿鐵8杯200元、20杯500元
・指定商品買一送一
萊爾富
📌9/25預訂五倍券且於10/8後領取五倍券
・50元滿額購物金
・大杯拿鐵、美式咖啡買一送一
【藥妝店】
屈臣氏
📌10/8領取五倍券享6,000點(20元)回饋
・持取貨序號、身分證件正本
📌紙本五倍券消費享優惠
・滿1,000送1,000折價券
・不限金額消費即可獲贈寵i點數3000點(10元)
・滿$5,000更加碼贈送50000點(166元)
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【超市】
全聯
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・500點(5%)福利點回饋
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寶雅
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美廉社
📌推出家購加碼券，可搭配紙本五倍券使用
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・紙本五倍券200元可買到230元、500元可買到575元、1000元可買到1150元
【百貨公司】
微風百貨
📌可用紙本、數位五倍券換取微風點數60,000點(6,000購物金)
・微風南京、微風信義、微風松高、微風南山、微風台北車站
・可在兌換五倍券來店禮
統一時代百貨
📌紙本5,000元可兌換7,000抵用券
・500元抵用券11張＋100元抵用券5張＋100元滿千抵百券10張
📌紙本3,000元可兌換3,500抵用券
・500元商品抵用券6張＋100元抵用券5張＋100元滿千抵百券5張
📌紙本1,000元可兌換1,200抵用券
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應用協同過濾與決策樹於地點感知餐廳推薦
為了解決信用卡點數兌換 的問題，作者張又仁 這樣論述：
近年來網路蓬勃發展對於多數人而言，上網已不再是資訊人員的專利，而成為了日常生活中不可或缺的一部分。推薦系統可以根據使用者個人的偏好或需求，協助使用者從大量的選擇中，找到使用者感興趣或相關性高的資訊，顯著的幫助人們解決此一問題。因此自從電子商務系統問世以來，推薦系統一直是研究的重點。 情境感知屬性(contextual Aware)是能夠將使用者所需的資訊，透過感應器或無線網路的協助及依據當時的情境因素，提供適當資訊。主要包含時間、天氣、地點、距離等因素，近年來越來越多推薦系統使用情境因素。 本研究利用協同過濾的方式增加評分數量來解決稀疏性的問題。並使用K-means分群，
接著利用決策樹(decision tree)替有相同喜好的同一群建立預測模型，本研究透過決策樹了解每個群對距離的重視程度。最後經過實驗，可以發現對大多數人而言距離為重要屬性，並且在推薦系統中加入距離可以提高準確率。
一個使用雙分群演算法進行智慧型手機應用程式推薦之框架
為了解決信用卡點數兌換 的問題，作者葉思妤 這樣論述：
近年來，智慧型手機(Smartphone)的銷量超過其他型式手機。智慧型手機具有更先進、更開放的行動作業系統，可允許使用者自行安裝應用程式軟體(Application)來擴充手機功能。目前市面上的應用程式數量非常龐大，在眾多的應用程式和有限的時間下，使用者不太可能將所有的應用程式下載試用，所以對使用者而言，找出自己所想要和需要的應用程式，是個困難的問題。推薦系統可依照使用者的喜好，或是準備推薦項目的相似程度來做推薦，讓使用者能較快得到想要的資訊，目前主要的方式有協同過濾(Collaborative Filtering, CF)、內容過濾(Content-Based Filtering, CB
F)，還有結合前述兩種方式的混和式推薦(Hybrid Approach)。本研究所使用的資料集是由政治大學資訊科學系所開發的實驗平台蒐集而來。資料以側錄的方式，將使用者實際操作手機應用程式的狀況記錄下來，其中包含了25位使用者和1125個應用程式。我們將原始資料集以三種方式整理成三個資料集：一、是否使用應用程式；二、使用應用程式的次數；三、使用應用程式的頻率，其值表示使用者在該應用程式的使用狀況。我們並將資料分成前段與後段時間兩部分，以前段時間的資料當作基準，推薦最多同群使用者使用的應用程式、同群使用者使用次數最多的應用程式，以及同群使用者最常使用的應用程式，然後以後段時間的資料做驗證，計算推
薦結果的準確率與召回率加以比較。我們使用知名的Information Theoretic Co-Clustering Algorithm和兩種基於Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm的演算法將使用者與應用程式分群，利用分群結果做計算，推薦應用程式給使用者。實驗發現三種演算法在第一個資料集的準確率與召回率表現最好，此資料集以0和1的值，來紀錄使用者在各應用程式的使用狀況。實驗比較三個演算法的結果，在大部分的情況之下，一個基於Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm的演算法，給出的結果較
好。此外，我們也發現應用程式開發者將應用程式上架提供下載時，以個人主觀想法對該應用程式定義其分類，與我們利用雙分群方法，以使用者實際操作的情況將應用程式分類的結果有些差異，或許在Google Play的分類上可做調整。本研究提出推薦系統的框架具有彈性，未來可以使用不同的雙分群演算法做分群，也能套用其他的推薦方式。