檢索結果(共7筆)


許瓊文;傅振瑞;劉恩綸;
頁: 369-396
日期: 2022/10
卷期: 29(4)
關鍵字: 跳窗式廣告;橫幅式廣告;個人化;廣告效果;產品涉入;眼動儀;
Keywords: pop-up ads;banner ads;personalization;ad effectiveness;product involvement;eye-tracking;
摘要: 本研究以智慧型手機瀏覽網頁所顯示的廣告,探討了在行動廣告中,廣告形式與廣告內容對於廣告效果(廣告注意力、廣告態度、廣告記憶力)的影響,以及探討不同涉入程度的瀏覽者,是否會調節廣告形式與廣告內容對廣告效果之影響。本研究以實驗室實驗法進行,採用2 (跳窗式廣告...

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羅濟群;郭庭歡;龔旭陽;陳志華;林淳皓;
頁: 1-24
日期: 2014/01
卷期: 21(1)
關鍵字: 音樂治療;推薦系統;音樂內容分析;音樂內容分類;資訊檢索;
Keywords: Music Therapy;Recommendation System;Music Content Analysis;Music Content Classification;Information Retrieval;
摘要: 隨著生活步調快速,生活壓力的增加,失眠和憂鬱症的病患日益增加。然而,音樂可以讓心靈放鬆情緒,故將音樂的特色加入到治療中,讓音樂治療需求者或病患能透過音樂治療能放鬆情緒,達到健康照護的效果。有鑑於此,本研究著重一套決策支援系統─個人化音樂治療服務推薦系...

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陳林志;林育任;
頁: 97-129
日期: 2013/01
卷期: 20(1)
關鍵字: 網頁摘要文件分群;個人化搜尋引擎;階層式分群;分群標籤;元搜尋技術;
Keywords: Web-Snippet Clustering;Personal Search Engine;Hierarchical Clustering;Clustering Label;Metasearch Technique;
摘要: 本論文發展了一套具有分群能力之個人化系統,Personalization Web-Snippet Clustering System(PWSC),此系統是基於元搜尋技術。此系統的第一階段根據使用者所輸入之查詢,針對不同搜尋引擎匯集相關網頁摘要文件。第二階段,透過Mean Reciprocal Rank(MRR)計算模型重...

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張樹之;謝焸君;王嘉偉;
頁: 51-74
日期: 2011/07
卷期: 18(3)
關鍵字: 電子型錄;個人化;Web 2.0;服務導向架構;網路摘要;
Keywords: E-Catalog;Personalization;Web 2.0;Service-Oriented Architecture;Web-Feed;
摘要: 電子型錄在現今的商業環境中已被廣泛的使用,而以電子郵件為媒介的電子型錄在現今的電子商務環境中仍為許多企業所採用。但隨著垃圾郵件的泛濫,經由電子郵件傳遞的型錄已經無法有效的直接傳達給消費者。此外,近年來因行銷觀念演進所產生的個人化行銷策略漸趨重要,使得...

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郭英峰;游景文;
頁: 125-153
日期: 2007/07
卷期: 14(3)
關鍵字: 行動商務;行動加值服務;科技接受模型;行為意向;
Keywords: mobile commerce;value-added services;technology acceptance model;behavioral intention;
摘要: 拜行動通訊技術迅速發展與行動電話日益普及之賜,行動商務成為近年來各界熱烈討論的話題,其中行動加值服務更是電信業者籍以擺脫每一用戶平均單月利潤貢獻度(ARPU, average revenue per user)日益滑落的發展方向。然眾多加值服務能否有效提升ARPU,關鍵乃取決於消費者之...

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薛夙珍;陳星百;
頁: 103-132
日期: 2006/10
卷期: 13(4)
關鍵字: 行動商務;消費者主導;資訊安全;個人化;
Keywords: mobile commerce;buyer-driven commerce model;undeniable transactions;personalization;
摘要: 隨著無線網路基礎建設的日趨成熟與手持設備的普及,促進了行動商務的發展,使得行動網路上所呈現的商品與服務種類日益豐富。然而,受制於行動設備有限資源之行動用戶在運用以商家主導之商業模式,經常需花費大量的資訊蒐集時間與連線成本,此外,繁複的行動交易程序更將...

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沈清正;陳仕昇;高鴻斌;張元哲;陳家仁;黃琮盛;陳彥良;
頁: 75-99
日期: 2002/02
卷期: 09(專)
關鍵字: 資料挖掘;知識;資料間隱含關係;
Keywords: Data mining;knowledge;Implicit Data Relation;
摘要: 資料挖掘,指由大量資料中擷取出有價值之知識,亦即將資料轉換成知識的行為。這些資料包括各型態的資料,如一般的交易資料與多媒體資料,而知識則是資料間隱含關係的具體表達與呈現。因為資料挖掘能協助企業從資料中取得知識並創造競爭優勢,故引起廣大的重視,也促進了...

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