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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

為了解決壽險推薦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。

大學生職涯分析與修業規劃系統建置之研究

為了解決壽險推薦ptt的問題，作者陳佑豪 這樣論述：

本研究以大學生之生涯發展「探索」、「瞭解」、「計畫」、「準備」四個階段與Holland人境適配論等相關文獻作為系統建置之基礎，協助學生進行職涯探索活動，並從系統資料中瞭解自我和職業的關聯，期望學生透過系統的協助，能找到自我發展的方向。本研究實施目標對象以國立台灣科技大學學生為主，透過大學生之生涯發展階段理論，在學生入學時，可以「探索」自己的職業興趣，以RIASEC職業興趣量表為基礎與職業和系所做關聯，來「瞭解」自己的職業適配度與系所適配度。也提供學院與系所的培育目標、職業的工作環境、職業技能修課推薦與升學修課推薦，讓學生在就學中提早做好學習「計畫」。另外，學生在畢業後面臨求職「準備」階段，而

開始準備找企業，期望能找到一間好公司，所以我們從PTT求職版蒐集文章的資料，從這些文章中的資料運用文字探勘之技術，自動摘要該企業的相關評論，也運用情緒分析、語意分析的技術整理出這些公司的推薦指數與正負面評論資訊，提供給同學參考，希望透過系統化的流程，幫助大學生做好生涯規劃。最後，以台科大學生作為系統驗證之對象，依據資料分析的結果歸納出三項研究貢獻：(1)透過資訊系統運算快速的特性引導學生做職涯決策，也能有效減少耗費人力、時間上的成本。並且可以建立學生與教師、輔導人員之間的橋樑，經由系統分析的資料，教師與輔導人員能夠快速掌握學生職涯興趣的狀況，對症下藥。(2)透過統計資料的分析，台科大學生的職業

六大類型也符合Holland理論。(3)提供教師、輔導人員改善之方法並透過學校的輔導資源，給予同學協助，降低學生選錯科系的比例。