林心慧, 邱靖棻, 曾祥景*, 廖奕雯 ;
頁: 67-91
日期: 2024/01
卷期: 31(1)
關鍵字: 教學/知識型網紅;TED x Tallks;精準教育;教育市場區隔;決策樹;
Keywords: Instructional/Knowledge-based influencers;TED x Tallks;Precision education;Education market segmentation;Decision tree ;
摘要: 教學型知識網紅的興起讓學習者可更方便地在網路上學習行銷知識，而資訊 爆炸亦讓學習者花費很多時間搜尋符合自身需求的影片。因此，藉由教育大數據 進行海量資料之分類，建立知識架構並有效推薦給學習者應是一重要趨勢。本研 究目的為以教學知識型網紅 TED x Talks 為例...

引用     導入Endnote

黃芝璇;馬麗菁;
頁: 125-153
日期: 2021/04
卷期: 28(2)
關鍵字: 文字探勘;情感分析;視覺化;顧客評論;社交網絡圖;
Keywords: Text mining;sentiment analysis;visualization;customer review;social network diagram;
摘要: 隨著網際網路和社群網絡的盛行，消費者經常在採購或預訂產品或服務之前，瀏覽其他顧客的評論，以做為選擇產品或服務的參考。但是，針對所需的產品或服務，常常會有非常多的線上評論，並且評論的內容大多是以文字形式呈現的非結構化資料，因此消費者往往需要花費大量時間...

引用     導入Endnote

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...

引用     導入Endnote

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...

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蕭瑞祥;姜青山;曹金豐;陳柏翰;
頁: 243-272
日期: 2015/07
卷期: 22(3)
關鍵字: 情感分析;意見單元;句法路徑;類神經網路;
Keywords: sentiment analysis;opinion unit;syntactic path;artificial neural network;
摘要: 隨著Web 2.0的概念被提出，加上近年來社群媒體興起，情感分析（sentimentanalysis）逐漸成為新興研究的趨勢，其相關研究與應用的價值也越來越重要。意見單元（或稱情感評價單元）是評價語句中的評價對象及其對應的意見詞的組合，由於意見單元決定了此評價的意見傾向，因...

引用     導入Endnote