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東海大學 電機工程學系 鐘玉芳所指導 吳俊緯的 整合網路爬蟲與文字探勘於分析顧客導向之旅遊規劃以 Dcard 為例 （2020），提出技術分析 書 推薦 Dcard關鍵因素是什麼，來自於旅遊、主動行銷策略、網路爬蟲、中文斷詞、文字探勘。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊管理學研究所 莊裕澤所指導 林瑋鴻的 以Instagram資料實做一套餐飲評分機制 （2019），提出因為有 情緒分析、社群聆聽、線上評分機制、評論探勘的重點而找出了 技術分析 書 推薦 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：

除了技術分析 書 推薦 Dcard，大家也想知道這些：

整合網路爬蟲與文字探勘於分析顧客導向之旅遊規劃以 Dcard 為例

為了解決技術分析 書 推薦 Dcard的問題，作者吳俊緯 這樣論述：

旅遊活動能減低人們工作與生活壓力，造就旅遊產業蓬勃成長，成為世界上重要的產業之一，已貢獻全球 10% GDP 產值。本質上，旅遊產業具有複雜的特性，需要整合包括景點設施、交通運輸、旅店、餐廳等相關產業，傳統導向的旅遊業者，無法有效整合這些相關產業，而提供顧客完整的服務，如今隨著數位化時代的到來，能虛實整合旅遊業者，協助解決整合的問題。然而，國外網路旅遊業者，例如，TripAdvisor，能夠跨國界提供整合服務，國內旅遊業者面對更激烈的競爭，尤其在COVID-19 的衝擊之下。實務上，旅遊業者大都以被動式行銷策略為主，即由顧客選取由旅遊業者預先訂定的產品。本研究希望藉由整合網路爬蟲與文字探勘技

術分析，以主動式行銷策略方式發掘顧客需求，並據以訂定獨特的單一與套裝旅遊產品。相關研究都以問卷調查或實驗設計方式，來驗證經由實務上或文獻上發現的顧客關注的事項之符合度。本研究流程進行如下:選定以時下流行的社群媒體 Dcard為分析來源，然後以網路爬蟲技術擷取旅遊相關文件資料，由於屬於中文資料，藉由中研院發展的中文斷詞系統，進行文件資料前處理，再以文件探勘技術探尋關鍵字詞，從中瞭解目前顧客的旅遊需求或趨勢，並提供旅行業者規劃旅遊之參考，藉此提升顧客參與旅遊意願。

以Instagram資料實做一套餐飲評分機制

為了解決技術分析 書 推薦 Dcard的問題，作者林瑋鴻 這樣論述：

隨著網際網路的發達，各種社群平台如雨後春筍般的興起，如：facebook、instagram、ppt、twitter、dcard...等，大眾僅需透過手機連上網即可隨時隨地發表自己的評論意見，討論著每一件事、每一個事物，因此對於美食愛好者而言，能夠透過大眾的意見找到真正的美食更是省下了自行搜尋的麻煩，也因此關於美食的評分與評論機制變的更加普及，如：google評論、愛食記、大重點評網、yelp、menu美食誌...等，然而，在眾多被推薦的店家中，該如何快速選擇最想造訪的店家儼然變成了一道難題，此時綜合大眾評價的店家排名即顯得相當重要。 因此本篇論文欲以公認排名推薦較準的社群平台為標準，

設計餐飲評分機制學習此社群平台排名的計算方式，日後不再需要透過大眾投票的問卷調查或是美食社群的調查便能找出符合大眾心中的最佳餐廳排行。 本研究利用社群聆聽(social listening)的概念結合情緒分析技術，分析Instagram社群上用戶對於100間店家的評論資料，以公認推薦排名較準的menu美食誌top10餐廳排行榜，作為本研究餐飲評分機制的模型訓練資料，嘗試各種方式預測出趨近於menu美食誌top10的餐廳排名，並進一步探究預測排名準確或不準確之原因，最後驗證排名預測的準確度。

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