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運用重疊分群與長短期記憶神經網路於網頁瀏覽序列之預測

為了解決電子票券截圖的問題，作者洪羽萱 這樣論述：

隨著網際網路日益進步，越來越多的電子商務網站都使用著推薦系統來幫助消費者找到要購買的商品。一般傳統常見的推薦系統都是考量瀏覽商品與商品之間的關聯性，或是基於內容過濾和協同過濾的方式為消費者進行推薦，但這些推薦系統都沒有考量到消費者在網路上進行商品瀏覽時，可能因為習慣或喜好而產生出不同的商品瀏覽序列行為。本研究分析了個案電商平台當中五大類商品的瀏覽序列資料，考量須以序列方式進行探勘，因此採用重疊分群結合長短期記憶神經網路(Long Short Term Memory Network, LSTM) 的方法於電商平台當中對用戶於商品瀏覽序列做預測。本研究以消費者角度出發，隨著消費者在平台中瀏覽商品

的序列越來越長時，能有越來越精準的推薦結果，除了能夠為消費者提供合適、有價值性的資訊以外，對公司而言，也能夠使消費者產生依賴性而建立自身長期經營的市場競爭力。經由本研究的結果也顯示，在瀏覽序列紀錄檔中雖然多數序列都存在無嚴格序列的問題，但使用重疊分群能有效解決此問題，且在預測的準確率上也與不採用重疊分群的效果高出25%。

自助旅遊行動服務規劃－使用者經驗設計模式

為了解決電子票券截圖的問題，作者陳弘儒 這樣論述：

本研究從三個面向來探討旅遊產業與行動應用的發展，分別為旅遊產業、使用者經驗設計、行動應用服務，而透過文獻探討，將各種研究資料進行證據拼圖，組合出旅遊產業的行動應用服務的價值後，並依據人本中心設計流程四項步驟分別設計研究實施的主要方法以及本研究的主要架構。本研究先透過文獻探討旅遊產業結構與價值鏈的組成，透過商業模式分析產業價值，並結合使用者經驗設計的方法與行動應用的技術特點與趨勢，透過這三大面向的研究探討旅遊產業的發展影響與歷程，透過使用者經驗設計的文獻來探索出適用本研究的行動功能分析模型與行動開發設計模式，再透過使用者經驗蜂窩模型、旅遊服務功能比較、行動功能分析模型三種方式做競品的功能分析，

探索各競品的特色與專長，再以深度訪談的研究方法，輔與可信的次級資料來界定有效的訪談對象，實施半結構性深度訪談，再將訪談結果描繪出自助旅遊旅客的人物誌與顧客旅程地圖，藉此歸納找出自助旅遊旅客的用戶的需求與痛點，再透過設計思考方法設計出自助旅遊行動服務的概念雛形與功能架構，並進一步設計服務流程圖、服務架構圖、系統架構圖，以此確認服務功能開發上所需要的技術範疇，並以行動功能分析模型來確認用戶體驗上的互動行為的資訊功能，再以商業模式圖確認服務開發與營運時的可行性。本研究設計後的自助旅遊服務概念成果，再將服務功能簡述與項目、服務系統架構、服務流程架構、商業模式，彙整一份簡易資料後，邀請兩位旅遊產業的專家

實施深度訪談做本研究的可行性的信效度驗證。