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國立中興大學 行銷學系所 蕭仁傑所指導 楊鎧擎的 影響球迷支持度關鍵因素之研究—— 以中華職棒為例 （2020），提出nba賽程圖2020關鍵因素是什麼，來自於中華職棒、影響球迷認同及支持因素、主場經營、社群媒體行銷、球團選秀策略。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 蘇木春所指導 張哲軒的 以基因演算法應用於賽事時程表之最佳化問題 （2019），提出因為有 賽事時程表、賽程編排、最佳化演算法、基因演算法的重點而找出了 nba賽程圖2020的解答。

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影響球迷支持度關鍵因素之研究—— 以中華職棒為例

為了解決nba賽程圖2020的問題，作者楊鎧擎 這樣論述：

球迷對於一支球隊的支持程度受到許多因素的影響，並且在不同的時空背景下，影響球迷支持程度的因素也會有所不同。由於近年來中華職棒的許多球隊導入了新的主場經營模式，並在社群媒體的普及化下有了新的與球迷互動的管道，再加上球隊在教練團的聘用、球員的遴選上有了和過去不同的思維等等原因，使得球迷對於一支球隊的喜愛程度，不再只是受到其球場上的表現、屬地等因素的影響，影響球迷支持程度的因素和過去有了明顯的不同。因此、本研究以此時空背景為出發點，參閱了過去的相關文獻，針對「主場經營」、「社群媒體行銷」及「球團選秀策略」三個因素進行研究。本研究透過網路問卷的方式進行資料搜集，發放對象為線上的相關粉絲專頁及群組，共

計回收有效問卷280 份，並透過敘述性統計分析、變異數分析、迴歸分析等方式進行資料分析。研究分析結果顯示，「主場經營」及「社群媒體行銷」與「球迷支持程度」具有正相關，而「球團選秀策略」則否，且在主場經營層面，球迷最為重視的是球場環境整潔；在球團選秀策略層面最為重視的是直播互動，建議中職球團可以針對上述結果進行策略的商討及改進。

以基因演算法應用於賽事時程表之最佳化問題

為了解決nba賽程圖2020的問題，作者張哲軒 這樣論述：

要舉辦一場賽事除了主辦單位、參賽選手和比賽場地之外，賽事時程表也是不可或缺的一環。賽事時程表規劃每場比賽的開始時間、結束時間和進行的場館與場地資訊。而編排一個賽事時程表需要考慮許多限制條件，如：賽事進行的日期、比賽時間及可用場地總數，且為了比賽的公平性，參賽選手於比賽間需要有充足的休息時間。本論文針對賽事時程表的編排問題，參考實際賽事的編排結果及編排人員的編排方式，設計一套能編排各種規模賽事時程表的最佳化演算法。以賽程中的輪次為單位，透過編排賽程輪次進行的順序，接著利用編碼的方式決定每場比賽進行的時間與場地，降低編排賽事時程表的複雜度。利用基因演算法（Genetic Algorithm）作為

最佳化演算法，搭配改善後的複製及交配方法與啟發式的突變方法，從數量眾多的賽事時程表編排組合中，找出最符合主辦單位需求及賽事時程表編排問題之編排結果。本論文為驗證所提方法之實際應用性，利用不同的天數、場館總數和場地總數的實際賽事進行賽事時程表的編排測試。編排結果顯示各種規模的賽事都能編排出類似或是優於人工編排之效果。

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