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另外網站情境教學：面試篇(Hunting for a job - Finding a job conversation)也說明：

銘傳大學 資訊管理學系碩士在職專班 李永山所指導 林佩穎的 應用輿論分析於影響COVID-19疫苗施打意願之研究 （2021），提出PTT job hunting關鍵因素是什麼，來自於新冠病毒、疫苗施打意願、輿論分析、網路爬蟲。

而第二篇論文國立高雄科技大學 智慧商務系 黃河銓所指導 陳婉琪的 應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究 （2020），提出因為有 文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論的重點而找出了 PTT job hunting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PTT job hunting，大家也想知道這些：

應用輿論分析於影響COVID-19疫苗施打意願之研究

為了解決PTT job hunting的問題，作者林佩穎 這樣論述：

自2020年初新型冠狀病毒開始肆虐全球以來，施打疫苗為目前公認最有效的防疫方法，但網路上的輿論與許多相關的新聞報導，卻影響了人們接種疫苗的意願。本研究主要目的為透過對網路輿論的分析，探討影響民眾接種疫苗意願的因素；本研究利用Python語言開發網路爬蟲程式，收集PTT論壇中與COVID-19疫苗相關的新聞報導及討論的文章，再利用中研院的繁體中文斷詞系統CKIP，將爬取的資料進行斷字斷詞處理，最後運用TF-IDF演算法取得具代表性的詞彙，根據詞彙的權重大小，來判斷影響人們對於接種疫苗意願的因素。研究結果發現，影響人民接種疫苗意願的因素包括政府施打疫苗的政策、施打疫苗後是否產生副作用、疫苗的到貨

量、疫情的變化、疫苗EUA審核及疫苗混打效果等因素。

應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決PTT job hunting的問題，作者陳婉琪 這樣論述：

摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構

化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。

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