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東海 資工 PTT的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦王丹魏揚黃建為等寫的 公共知識分子 第七期:太陽花學運專號 可以從中找到所需的評價。

東海大學 資訊工程學系 許瑞愷所指導 王逢霖的 文章熱門度即時預測系統的設計與實作 (2020),提出東海 資工 PTT關鍵因素是什麼,來自於熱門度預測、分散式爬蟲、特徵重要性分析。

而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊工程學系 陳履恆所指導 林容全的 一個以Word2Vec為基礎的視覺化導向社群網路關鍵字分析 (2020),提出因為有 社群網路、JIEBA、WORD2VEC、force-driven的重點而找出了 東海 資工 PTT的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了東海 資工 PTT,大家也想知道這些:

公共知識分子 第七期:太陽花學運專號

為了解決東海 資工 PTT的問題,作者王丹魏揚黃建為等 這樣論述:

  《公共知識分子》第七期──太陽花學運專號已經發行。《公共知識分子》希望以此記錄著每朵太陽花綻放的燦爛光芒與勇敢無畏的精神,讓更多人能夠看見。 作者簡介 王丹   國立清華大學人文社會學院客座助理教授,《公共知識分子》雜誌社社長 魏揚   清華大學社會所、黑色島國青年陣線總召 范綱皓   臺灣大學建築與城鄉所碩士生、全國大專院校罷課串連活動發起人之一 林怡廷   自由撰稿人 簡維萱   臺灣大學獸醫系 葉宇軒   臺灣師範大學國文系 謝爾庭   清華大學社會所 顏恔賢   成功大學中文系 吳俊璋   東海大學社會系 羊男的聖誕節   在臺陸生 陳

亮宇   東吳法律系 林恩莉   臺灣大學國企系 陳文楠   清華大學物理系畢業校友 褚立陽   清華大學資工所畢業校友 沈牧樺   清華大學社會所 花開之前:太陽花運動的歷史脈絡與社會意義  魏揚 我們到底為了什麼露宿街頭?  范綱皓 臺北之春  林怡廷 #Congress Occupied  簡維萱 擁暴,在拒馬之前  葉宇軒 阻止「政治」的脫嵌──318反服貿運動觀察  謝爾庭 你們在誰的土地上喊民主?──原青反服貿論壇記事  顏恔賢 原住民不種太陽花  拉蓊 太陽花學運──公民意識的覺醒與隱憂  吳俊璋 那些你們有的我們沒有的──寫在24歲  羊男的

聖誕節 今天,我哭了──3/24的眼淚,致親愛的朋友們  陳亮宇 如果你還願意聽我說  林恩莉 淺談PTT在太陽花學運中扮演的角色  陳文楠 糾察、醫療:賤民之賤與組織神話  褚立陽 小確幸是動力──社會藍圖的共構  沈牧樺 評論六則  王丹 黃建為學運歌曲十一首  黃建為 附錄/太陽花學運大事紀 節錄自〈原住民不種太陽花/拉蓊〉327的晚上,原住民族的議題出現在青島東路Open Space的討論中,題目是「土地、文化、人情味」,有人分享到:「……很多東西我們以為不會失去,也許正在失去,等到我們再回過頭來想要追尋的時候,卻都已經來不及了。原住民族的文化與土地就是這樣。」「今天原住民族的處境,

也許就是將來台灣的顛沛流離。」「我們原住民族已經被殖民五次了,我不想再經歷第六次,相信你們(聽眾)也不會想體驗第一次。」節錄自〈那些你們有的我們沒有的──寫在24歲/羊男的聖誕節〉有一種天經地義的東西,大陸沒有了,香港也快沒有了,台灣今天還有──我仿佛忘記它的名字足足有二十多年。最近,跨過海峽我終於看見它了。今天我在這裡,去捍衛那些別人有的我沒有的,是為了終有一天我也能擁有。節錄自〈花開之前:太陽花運動的歷史脈絡與社會意義/魏揚〉從這一刻起,撼動臺灣社會,為期二十四天、捲動數十萬人的「太陽花運動」,正武揭開序幕。然而若是宏觀地看,三一八佔領行動絕非革命的第一發號角,太陽花運動更不是偶然事件,細

究運動背後的異質社會力及此歷史脈絡,我們可以說這次的運動是長期受到壓抑、挫折但卻同時又持續茁壯的社會力之爆發。節錄自〈評論六則/王丹〉……在現場的是林飛帆和陳為廷我完全不會奇怪──不是他們才奇怪呢。在現場的是臺大城鄉所和清大社會所的,我也不奇怪,以前在各種場合都見過一些面孔了──那原本就是他們的田野。可是現在,我突然看到,那些我最想不到會出現的面孔,居然也出現了,居然也成了抗爭者。現場很多人,都是社會運動的第一次參加者。彷彿一夜之間,似乎整整一個世代,突然就換了一張臉。怎,麼,會,這,樣?!!

東海 資工 PTT進入發燒排行的影片

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文章熱門度即時預測系統的設計與實作

為了解決東海 資工 PTT的問題,作者王逢霖 這樣論述:

在社群論壇上聚集了大量使用者來網路上對於時事進行討論著,而有不斷的新資料產生在網路上,此外,在多人聚集的地方便有廣告投放的效益,而論壇看版上熱門文章因為具有許多人瀏覽、討論,因而具有較佳的廣告投放效益。為了能夠快速蒐集資料與預測熱門內容,我們需要能夠自動的蒐集資料;在獲取資料後,對文章熱門度進行預測。然而對於預測文章的最終熱門度並不是簡單的任務,時常受到文章的發布時間、文章內容進而影響了最終的熱門度。在以上的需求下,本研究設計並實現了一個文章熱門度的即時預測系統架構,部屬了一套系統能夠快速蒐集資料與預測出潛在的熱門文章。首先,先利用本研究提出的分散式爬蟲架構,抓取即時資料。接下來,將爬蟲所蒐

集的文章資料使用文章熱門度預測模型,並使用模型過濾出高熱門度文章。實驗上,我們使用PTT論壇上的政黑版(HatePolitics)看版文章作為預測模型的訓練資料來源,並蒐集現今較佳的不同方法進行比較,最後以DFTC的預測效果評估最佳,因此選擇使用DFTC模型作為預測模型。過去文獻中無探討不同特徵的重要程度占比,提出如何對不同特徵的重要性進行分析來幫助未來在該任務的改進方向。在我們的系統完成後,對於新聞工作者及社群論壇對於即時掌握線上的議題熱度有很大的幫助。

一個以Word2Vec為基礎的視覺化導向社群網路關鍵字分析

為了解決東海 資工 PTT的問題,作者林容全 這樣論述:

隨著智慧型手機的普遍,社群網路軟體更是大量興起,PTT、INSTAGRAM、FACEBOOK、TWITTER…等,使用這些社群軟體的人只增不減,根據調查顯示,PTT總註冊人數約150萬人,尖峰時段甚至有超過15萬名使用者為線上狀態,擁有超過2萬個不同主題看板,每天超過2萬篇新文章以及50萬則推文,是使用人次最多的華語網路服務之一,也是網路言論自由文化的興起地之一,由於使用者的帳號並非那麼公開且透明,留言內容相較於其他社群軟體較不避諱,故本實驗針對PTT進行實驗。首先,我們會讓我們系統的使用者輸入一個關鍵字,並搜尋此關鍵字在PTT相關文章,透過分析網頁元素的技巧,我們會把所有留言爬取下

來並存檔,接著以JIEBA斷詞工具進行句子的分割,然後使用停用詞過濾無意義的冗言贅字,然後再使用WORD2VEC訓練以上步驟所產生的語料庫。 最後我們會以視覺化的方式呈現出分析結果,以往的分析結果常會以二維方式例如:長條圖,折線圖..等等,總是會讓使用者看得眼花撩亂,能呈現的範圍也有所限制,因此我們使用force-driven方法,並將資料結果以3D視覺呈現,提升使用者操作效率,讓操作此系統的使用者,可以透過互動式的方法,簡單並快速的找到相關資料。