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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出momo推薦人ptt關鍵因素是什麼，來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。
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【炒青江菜】保持翠綠油亮，簡單不黑秘訣告訴你！
「輕鬆讓你的青江菜不只是配角！」
「加入香菇讓你整道更清香美味！」
教你簡單炒菜又翠綠油亮！
你是不是常常不小心炒太老？
導致不好看讓你食慾不振呢？
青菜料理啊，要如何炒得好看又不失美味
你一定要學起來！
這樣才能讓你全家都愛上！
你還想學什麼青菜料理？都可以在下方跟我說！
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🌈不只是配角！🌈
青江菜富含鈣、維生素C，不管是大人、小孩、長輩都可以多吃青江菜，攝取鈣質維持骨骼與牙齒健康，真的是好處多多別把它當配角啊！
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（今日份量：3人份）
🥣需要準備的材料🥣
👉青江菜 200克
👉香菇 40克
👉辣椒 10克
👉蒜頭 20克
👉香油 1(1/2小匙)
👉鹽巴1(1/4小匙)
👉胡椒 1(1/8小匙)
👉糖 1(1/4小匙)
👉太白粉水 適量
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⚠️簡單哥小提醒⚠️
1大匙 = 1湯匙 = 15ml
1小匙 = 1茶匙 = 5ml
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🥘開始簡單製作🥘
①熱油下香菇，炒出香氣後加入辣椒、蒜頭翻炒
②先下菜梗翻炒，再加入些許水
③下菜葉、水、鹽巴、糖、白胡椒調味
④加太白粉水勾芡及淋上香油拌勻，即美味完成
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❤️簡單哥感謝大家的觀看❤️
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簡單哥目前使用的鍋子是
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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momo推薦人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。