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這兩本書分別來自前衛 和大是文化所出版 。

靜宜大學 財務工程學系 林國豪所指導 呂承恩的 植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例 (2021),提出股市網站推薦ptt關鍵因素是什麼,來自於情緒分析、增廣中文意見詞詞典、中研院斷詞系統、皮爾森相關係數。

而第二篇論文淡江大學 管理科學學系企業經營碩士班 吳家齊所指導 高崇恩的 基於知識圖譜之異質性網路財金新聞推薦 (2020),提出因為有 知識圖譜、社群媒體挖掘、圖嵌入、推薦系統的重點而找出了 股市網站推薦ptt的解答。

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社會事-權勢者的勝利手冊:台灣地方政治史的50個關鍵字

為了解決股市網站推薦ptt的問題,作者張辰漁,莊岳燊,曾沅芷,許雅玲,吳昌峻,陳力航 這樣論述:

第一本從50個關鍵字認識台灣地方政治專書! 黨國結構.地方派系.黑金利益 生猛躁動的台灣選舉有效之術   ☆五十篇關鍵字文章,揭露國民黨和地方派系,地方派系與選民之間利益交換的恩庇侍從體制,細數地方政治盤根錯節的愛恨情仇史。   ☆【砂石.暴力.配合款】、【宮廟.樁腳.農漁會】、【圍標.回扣.保護傘】,回顧台灣「西西里島」化的90年代社會氛圍,見證錯綜複雜的地方派系、盤根錯節的黑金利益,以及牢不可破的恩庇侍從體制的進化、潛行與瓦解。   ☆台灣地方政治何以成為國民黨的禁臠?直擊撨代誌(tshiâu tāi-tsì)與搓圓仔湯(so înn-á-thng)血脈噴張的第一衝突現場繪圖。

  ☆一舉掌握1970年代以降台灣政治勢力變動圖,從一黨獨大到兩黨抗衡,看台灣如何走過既動盪又寧靜的民主化時代。   【關於本書】   中華民國支配的選舉遊戲,造就台灣現今的權力分贓   揭開台灣民主化的幽暗面,端看地方黑金派系的鍊成陣   台灣從日治到民國以降,外來政權皆企圖以地方選舉攏絡仕紳菁英與地方派系。這樣的收編扶植,的確對鞏固政權起了相當大的作用,但地方派系累積實力後不願再任憑國民黨支配,加上一九八〇年代民進黨成立和經濟飛速成長的社會環境,造就了國民黨與黑道結盟出馬競選、商人為鞏固事業拉攏黑道進入商場、國民黨選舉時再與商人金主合流牟利——國民黨、黑道、金主三位一體的「黑金政治

」時代。   進入一九九〇年代,台灣開放立法委員全面改選,然而關係著國家整體發展的立法院,卻成為了地方勢力與商賈巨富透過買票賄選向上晉升,玩弄權力與金錢的「黑金殿堂」。與此同時,地方上的候選人在神明的「見證」之下,協商買票金額,擔任縣市議員的黑道大哥大筆一揮,把掃蕩八大行業的預算通通刪除,而普通老百姓只因為選舉當天「投錯人」,一離開投票所就被小弟抓去痛毆一頓……   本書將這些台灣民主轉型過程中地方上各種光怪陸離的政治現象,彙集成四大章節總共50個關鍵字,以淺顯易懂的故事一一分析那些鎂光燈焦點之外的權勢競爭細節,包括了:候選人在選舉期間,究竟是透過那些組織團體匯集選票與經費?競選團隊如何無

視選舉法規,利用種種令人瞠目結舌的手段贏得選舉?政治人物在網路不發達的年代,要怎麼操縱媒體,樹立形象?以及那些從政背後的真正目的:以政治權力為手段,到底能帶來多麼驚人的利益?   這50篇關鍵字透視出的,是我們這一代台灣人所不熟悉,卻也必須了解的地方政治歷史,也是今日持續發生,無法逃避的選舉真實面貌。 專文推薦   「本書五十個關鍵字是五十塊拼圖,讀者在短時間閱讀之下即可拼出一幅國民黨如何在解嚴後建立起一個黑金體制的圖像。」──葉浩(政治大學政治學系副教授)   「要了解複雜到近乎無解的台灣地方政治生態,甚至要維繫一個民主自由國家的長久生存,就先從正確認識這五十個關鍵字開始吧!」──管

仁健(文史工作者)   「大家常聽到地方派系這個詞,但相信真正了解其中意思的人並不多,此書就能與各位解說地方派系裡的其中奧妙。」──嘉義小商人(GTOKevin,PTT名人)   「外來政權為穩固領導權威,利用利益結盟與地方勢力共生共存,衍伸出了許多以現在角度來看十分荒謬,而且完全無法想像的事情。」──賴品妤(立法委員) 盛情推薦   王立(王立第二戰研所版主)   林立青(作家)   林佳龍(前交通部長、光合基金會發起人)   周偉航(渣報主筆)   張少濂(迷走工作坊創辦人)   張齡予(三立當家主播)   陳柏惟(前立法委員)     黃信堯(導演)   黃 捷(高雄市議員)  

 葉天倫(導演)   溫朗東(政治評論人)   鍾永豐(詩人、文化工作者)   (按筆劃排列)  

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決股市網站推薦ptt的問題,作者呂承恩 這樣論述:

隨著網際網路發展普及,使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密,文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介,人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法,這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上,人們可持個人意見來相互探討股市議題,因每個人的立場不同,而產生了帶著鮮明個人情緒之討論,因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎,並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解,藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞,計算出評論情緒值,是以,字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件,本研究透過自然語言處理問題,進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析,並辨識出正面或負面等情緒。此外,為了更進一步地提升系統評價的能力,藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值,並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數,並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力,其中,主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關,主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。

寶可孟刷卡賺錢祕笈:小資族靠信用卡加薪100%,理財達人賴孟群示範,讓刷出去的錢自己跑回來。

為了解決股市網站推薦ptt的問題,作者寶可孟(賴孟群) 這樣論述:

「寶可孟,我最近該辦哪一張信用卡……才能賺很大……?」 破萬網友每週等他發文公開神卡祕笈攻略,宛如推薦股市明牌一樣。   「經由寶可孟分享,我才知道有些銀行的頂級卡並非真的要年收數十萬以上才能取得,也確實成功辦下一些頂級卡,真是實用」。──頭號粉絲陳健泰   「感謝寶大讓我從被銀行拒絕的小白,升格為世界卡邀請戶,大小回饋領不完。」──忠實粉絲塵志昇   「透過寶大的分享,我用刷卡點數換到了一臺GoPro7,再換到Switch,賺很大。」──頭號粉絲呂佳倫   「聽寶可孟建議,我辦了一張哩程卡,真的換到一張臺北到大阪的免費機票。」──書店採購梁先生   ◎帶一家七口遊日本,機票全用

哩程卡兌換(價值11萬元),爸媽還搭商務艙。   ◎揪人辦卡還能替自己加薪,有人就這樣一年多賺100萬。   ◎微利時代,會省就是賺,找對信用卡,水電瓦斯每月省6%,手機每月省8%。   ◎繳年費讓人好困擾?別擔心,有些卡片的年費繳了之後你賺更大。   誰說刷卡就是拜金又敗家,   理財達人賴孟群親自示範,怎麼善用信用卡,讓你刷出去的錢自己跑回來。   寶可孟(本名賴孟群),現職是電視臺的剪接師,   從9年前辦第一張信用卡起,他開始研究很少人在意的「塑膠貨幣」,   立刻被《新聞挖挖哇》邀請上節目;接受《鏡傳媒》、《Cheers》雜誌、天下雜誌專訪,   如今,臉書「寶可孟的省錢記事本」

粉絲數已破萬。   別人是刷卡刷到變卡奴,他卻越刷越有錢,怎麼辦到?   本書就是寶可孟刷卡賺錢祕笈大公開。   ◎換現金、績紅利、攢哩程,花出去的錢自己會流回來:   ‧我連水電瓦斯費、手機費都刷卡,馬上省6%:   微利時代,能省就是賺,誰說水電瓦斯、手機這些固定開銷很難省?   寶可孟拿自家案例當示範,怎麼利用行動支付APP加上信用卡,   每個月馬上省6%至8%!   ‧哩程卡的點數放大功能,我帶爸媽免費搭商務艙遊日本:   寶可孟用最近熱門的哩程卡「點數放大」功能,   一家七口用免費機票玩日本。哩程卡怎麼操作?   華航、長榮、全日空ANA哩程兌換大解密,年年出國爽爽玩。

  ◎總辦卡數破477張的理財心得:   一年刷多少錢的小資族,才適合玩哩程卡?家庭主婦怎麼善用紅利回饋?   刷信用卡繳每年保費,原來有錢人就是這樣入手頂級卡,   市區停車、出國接送都免費,出國待遇宛如大明星。   還有逛超商、吃麥當勞記得要刷卡,馬上享8%現金回饋。   為何銀行總是獨厚新戶?首年免年費的卡該不該辦?   萬一,你今年只想要辦一張卡就好,哪張卡的回饋賺最多?   寶可孟依據有無年費、回饋率,各家銀行的無敵卡大公開,   本書獨家收錄。 各界推薦   財經節目主持人、經營「自由女神邱沁宜」YouTube頻道/邱沁宜   信用卡理財部落客/「輝哥卡省錢」輝哥   「

SourSoul信用卡快爆」站長/CW   知名部落客/小資人妻Renee   知名理財旅遊作家/蕾咪   理財專家/盧燕俐  

基於知識圖譜之異質性網路財金新聞推薦

為了解決股市網站推薦ptt的問題,作者高崇恩 這樣論述:

隨著網路的蓬勃發展,近年來推薦系統在各領域的應用已相當廣泛,人們收集各式資訊的方式不斷轉換、電子媒體的傳播速度迅速,投資人獲得股市消息也變得快速且容易。但要如何在龐大的資訊中篩選自身所需的資料,以作為投資決策的參考,仍是一個具有挑戰的議題。本研究的目的為改善推薦系統在財金新聞的推薦效果。本研究所提出的方法首先藉由個股、關鍵字詞,以及上下游資訊建立社群網絡,再以圖嵌入方法取得網絡中每個節點的向量,並且計算節點間的相似度,最後建立推薦模型進行新聞推薦。 本研究藉由實際推薦新聞給受訪者,測試本研究所提出的推薦系統。透過受訪者的回饋,可發現本研究所提出的系統可成功推薦使用者感興趣的新聞。即使無

法取得使用者過去的歷史紀錄,仍可藉由使用者自行挑選的股票,以及社群網絡中的關聯,推薦使用者感興趣的相關新聞。然而,本研究目前所納入的資料來源有限,也尚未將新聞的時效性納入考量,未來研究仍有許多可改善的空間。