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國立臺北大學 公共行政暨政策學系 胡龍騰所指導 林明延的 影響力網紅之政治背書及政策行銷效果研究:以網路輿情大數據分析其於社群媒體上產生之影響 (2020),提出淘寶dcard關鍵因素是什麼,來自於影響力網紅行銷、名人背書效果、政策行銷、大數據分析、社群聆聽。

而第二篇論文國立中興大學 資訊管理學系所 林冠成所指導 翁嘉嫻的 基於預訓練語言模型之中文虛假評論偵測 (2019),提出因為有 虛假評論、自然語言處理、BERT的重點而找出了 淘寶dcard的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了淘寶dcard,大家也想知道這些:

圖解電子商務與網路行銷

為了解決淘寶dcard的問題,作者榮泰生,陳國威 這樣論述:

  #一單元一概念,迅速掌握電子商務與網路行銷的關鍵與祕訣   #全方位網路行銷圖解專業書,理論與實務兼具   #圖文並茂.容易理解.快速吸收   亞馬遜網路書店的執行長貝佐斯:「這是一個令人嘆為觀止的電子商務時代。」   網路行銷(Internet Marketing)是一個必然的趨勢,各類型及規模的組織都必須了解網路行銷所帶來的衝擊和龐大利益,在網路行銷的環境,店址已無關緊要,而且顧客已習慣於享受全天候的服務,傳統公司必須體認到這個現象,才能在現今商業世界中獲得生機,進而取得契機,同時,在網路行銷的世界中,以小博大的例子更是屢見不鮮。   本書完整解析電子商務世界

,以及說明有效運用網路行銷策略,適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書,也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。

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影響力網紅之政治背書及政策行銷效果研究:以網路輿情大數據分析其於社群媒體上產生之影響

為了解決淘寶dcard的問題,作者林明延 這樣論述:

近年來隨著社群媒體的發展帶動了素人自媒體的興起,「網路紅人」逐漸出現在我們的日常生活中,而這些網紅在商業行銷、產品業配等合作形式都逐漸受到企業界的喜愛及採用。近幾年我國在政治人物形象宣傳、政策內容行銷策略上,也都借助了網紅在網路社群的影響力,希以達到更親民、立竿見影的傳播效果。因此,本研究為了解影響力網紅行銷(influencer marketing)策略應用在公共領域之影響及成效,將研究焦點聚焦在網紅為政治人物和公共政策之背書(endorsement)行銷傳播效果。有鑑於網紅以線上討論區、社群媒體等網路空間作為主要的傳播載體,本研究將以我國各大線上討論區(如 PTT、Mobile01、Dc

ard等)和社群平台(如 Facebook、Instagram、YouTube 等)作為研究範圍,並運用大數據分析方法中之社群聆聽(social listening)之概念使用大數據資料庫(OpView 社群口碑資料庫、Fanpage Karma)作為資料蒐集之工具,先爬取研究範圍內所有相關之網路輿情文本內容及各項量化數據,再透過本研究之轉編碼及整理去做後續之分析處理。本研究著眼於網紅為政治人物、公共政策背書宣傳之傳播效果,希望了解我國實務面現有的網紅傳播現象,聚焦分析並評估其政治背書及政策行銷之成效,並補足現有學術面對於網紅傳播現象研究之缺漏。本研究透過實證分析發現,在政治背書方面,網紅確實

能提升被背書之候選人在網路上的討論廣度,但卻會負向影響其好感度;而檢視分群效果差異時,發現網紅若是「表演型」、又或是「背書政黨集中程度高」(只背書單一政黨候選人),其效果更是顯著優於其他類型之組合。而在政策行銷效果方面,網紅確實能透過其社群影響力去提升被背書政策在網路上之關注度、討論廣度等,足以改善政策本身之資訊周知度,然而網紅卻難以將這樣的背書效果轉化為對於政策之好感度(無法有效提升政策順服度)。最後,在實證網紅究竟是背書政治人物抑或是公共政策之效果較佳時,本研究發現網紅背書政治人物僅有點閱數會優於背書公共政策之成效,其他指標則無明顯差異。

基於預訓練語言模型之中文虛假評論偵測

為了解決淘寶dcard的問題,作者翁嘉嫻 這樣論述:

網路的發展改變了人們表達觀點和交換意見的方式,使用者生成內容成為消費者購買決策的重要關鍵之一。面對如此龐大商機,一些不良廠商為了自身商業利益,在網路上操縱評論,撰寫虛假好評促進商品銷量,亦能撰寫虛假負評詆毀競爭對手,稱之為「虛假評論」。虛假評論會誤導消費者購買到和網路資訊不相符的產品或服務,也會破壞商家之間的公平競爭,為了保護消費者權益和廠商利益,需要一種有效的識別方法來自動識別虛假評論。針對虛假評論識別的研究大多都是基於英文文本,中文文本的虛假評論識別研究少之又少,因為先天的語言差異導致應用在英文文本的方法同樣套用在中文文本上的結果不盡理想,本文嘗試以中文評論為研究對象。過去將文本轉為向量

特徵的方法有基於統計的詞袋模型,和靜態特徵的詞向量如Word2Vec、GLoVe等等方法,上述的方法在捕捉文本語義上到達了瓶頸,問題為靜態特徵詞向量不能解讀多義詞。直到2018年由Google開發的BERT預訓練語言模型成功在11項自然語言處理任務中,如情感分類任務(SST-2)、問答任務(SQuAD v1.1)等等上取得突破。BERT預訓練語言模型是一種動態特徵詞向量,能夠有效解決一詞多義的問題。此外,BERT是以「字」為訓練單位,可以避免斷詞不一致的問題,有利於中文文本分析。為了能夠準確地捕捉語意特徵,本研究將使用預訓練語言模型BERT作為基礎建立多個虛假評論識別模型,進而和傳統方法比較識

別效能。本研究以大眾點評網餐廳虛假評論集和三星寫手門虛假口碑資料集作為研究對象,來驗證本研究的虛假評論識別模型的效能。實驗結果顯示,本研究提出的模型在大眾點評網資料集上取得77%的精確率;在三星寫手門資料集上取得92%的精確率,比過去文獻取得的最佳結果高出17個百分點。證明了本研究所提出的以動態特徵為基礎的模型,比靜態特徵向量為基礎的模型更準確地捕捉語義進而提升其識別能力。