楊亨利;林青峰;
頁: 175-204
日期: 2020/04
卷期: 27(2)
關鍵字: 情感分析;流行音樂;意見挖掘;網路評論;推薦規則;
Keywords: sentiment analysis;pop music;opinion mining;internet review;recommendation mechanism;
摘要: 情感商品，如音樂、電影等，與一般單純為了使用功能的功能商品有很大的不同。因為情感商品的評價與個人感受有關，情感商品在網路上通常會存在比較多主觀的評論；商品的效用也更與商品本身內容及通常能帶給使用者什麼感覺與情緒來的有關。傳統上，對於網路評論，我們通常...

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楊亨利;林青峰;
頁: 335-361
日期: 2018/07
卷期: 25(3)
關鍵字: 意見挖掘;情感分析;網路評論;推薦系統;
Keywords: opinion mining;sentiment analysis;internet review;recommendation system;
摘要: 隨著電子商務的發展，現在一個虛擬商場能夠查詢到的商品資訊常常超過人們所能負擔；如何從玲瓏滿目的商品中找到最符合需要，對使用者而言是非常重要的。傳統上的推薦系統是由個人資料、社會關係、購買或點閱記錄等資料來進行相似性的比對，進而完成推薦。本研究則採用網...

引用     導入Endnote

楊亨利;林青峰;
頁: 1-28
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 微網誌;情緒分析;意見分析;情感指數;演化策略;
Keywords: microblog;emotion mining;opinion mining;index of emotion;
摘要: 隨著個人網誌與社群網路的發展，從個人社群網誌去分析發言資料、互動記錄、交友狀況等最後找出可用的規則，已成為熱門的分析應用。本研究經由分析作者在微網誌發表的狀態文句，希望除了能找出作者的正/負面意見傾向外，更進一步能瞭解作者撰文時可能蘊含的情緒。我們提出...

引用     導入Endnote

楊亨利;林青峰;
頁: 27-52
日期: 2006/10
卷期: 13(4)
關鍵字: 全球資訊網;網站使用挖掘;資料挖掘;使用者行為;網頁路徑;動作路徑;
Keywords: World-Wide-Web;Web-Usage Mining;Data-Mining;User Behavior;Page Path;Action Path;
摘要: 客戶在從事消費時，往往會有許多不一樣的行為產生。對組織而言，研究客戶的消費行為能夠協助組織更了解客戶的資訊，進而支援其經營活動。以往與客戶行為相關的資料挖掘研究，較著重於客戶的消費資料。而對於客戶在商店中做了那些動作，及其動作會導致發生的事件並沒有較...

引用     導入Endnote