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國防大學 資訊管理學系碩士班 陳良駒、傅振華所指導 廖唯翔的 運用遷移學習偵測軍民商務網站之虛假評論 （2021），提出address 110召回關鍵因素是什麼，來自於虛假評論、遷移學習、深度學習、歸納式學習、轉導式學習。

而第二篇論文慈濟大學 公共衛生學系碩士班 溫淑惠所指導 洪庭郁的 利用機器學習法與表現型碼建立全人工膝關節置換術術後感染之預測模型 （2020），提出因為有 表現型碼、機器學習法、全人工膝關節置換術、術後感染的重點而找出了 address 110召回的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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運用遷移學習偵測軍民商務網站之虛假評論

為了解決address 110召回的問題，作者廖唯翔 這樣論述：

在這個網路發達的便利生活下，人們在網際網路中進行各項商務活動，購買及消費網路商品，不肖廠商以不正確或惡意中傷的留言，企圖影響大眾購買商品的意願，造成大量的虛假評論充斥在網路留言。但要採用人工方式進行留言篩選，是一件非常艱難且曠日耗時的工作，於是人們期盼利用電腦來進行高速且大量地的評論判斷作業，在人工智慧目前均需耗費大量時間、成本以進行訓練條件下，本研究提出了利用遷移學習的特性來大幅度進行降低時間、成本的智慧判斷，做為本研究所專注解決的目標，本研究利用了遷移學習中的轉導式的學習模組，利用了國外的著名商業網站Amazon，做為訓練模組，運用詞頻和逆向文件頻率方式，進行處理，並採用「蝦皮購物網」、

「國軍英雄館」，利用實驗組和對照組方式，進而與深度學習方法進行實驗與比較，針對準確率、精確率、召回率、F1分數等數值進行比對，以驗證方法是否有效可行。後續驗證遷移學習得到在F1分數中可以得到較高的分數，印證本研究實際價值。

利用機器學習法與表現型碼建立全人工膝關節置換術術後感染之預測模型

為了解決address 110召回的問題，作者洪庭郁 這樣論述：

研究背景及動機：本研究目的為利用機器學習法，納入全人工膝關節置換術(Total Knee Arthroplasty，簡稱TKA)病人術前完整的疾病表現型碼(phecode)來建立TKA術後感染的預測模型。研究方法：利用2014至2018年間台灣全民健康保險研究資料庫的全人口資料，共納入83,836位接受初次TKA手術的成年患者。預測的結果變項為TKA手術後追蹤三個月內發生術後感染(n=1,090)，預測變數為術前一年的共病，共有 1,663 個 phecodes。採用邏輯斯迴歸(Logistic Regression，簡稱LR)、Lasso邏輯斯迴歸(LASSO Logistic Regre

ssion，簡稱Lasso LR)、彈性網路邏輯斯迴歸(Elastic-Net Logistic Regression，簡稱EN LR)、隨機森林法(Random Forest，簡稱RF)和支持向量機(Support Vector Machine，簡稱SVM)等五種機器學習方法來預測術後感染的風險，並使用召回率、精確度、F1-score和Area under ROC curve (AUC)來評估預測效果，還使用under-sampling隨機抽樣1：5的病例對照資料對預測模型進行了測試。研究結果：術後三個月感染率為1.3%，利用專家知識來調整對感染的潛在影響後，總共納入143個達邊際顯著(p

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