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數位口碑經濟時代：從大數據到大分析的時代，我們如何經營數位足跡，累積未來優勢

為了解決iphone清除裝置的問題，作者MichaelFertik 這樣論述：

　　★《紐約時報》暢銷書 　　★《大數據》作者、LinkedIn執行長等名人齊聲推薦 　　過去──傳統的個人風評，搬家就可以重新做人。 　　現在──數位足跡，會一步不漏，刻在大數據裡！ 　　未來──大家不用認得你本人，卻能對你瞭若指掌！ 　　網路上，你值多少錢？ 　　你在網路上的每個行為都會被評分，影響層面涉及： 　　求職、教育、交友、愛情、消費、信貸、生活…… 　　當所有行業都用大數據來做大分析， 　　你的數位足跡將決定你的社會階級！ 　　在網路上，每一件事都會被記錄與分析的世界裡， 　　所有「決策幾乎都是機器做的」， 　　這是未來，甚至已是現在的大趨勢， 　　而

幫助機器做決策的數據就是，對你的一舉一動和任何事進行評分， 　　也就是說，你的數位足跡會形塑你的個人口碑， 　　因此，不管在現實或虛擬世界，你更應該謹言慎行， 　　如果想要刻意刪除你的數位足跡，你的口碑反而會被扣分！（為什麼？） 　　Facebook、Google、LinkedIn、銀行、求職網等各行業已開始運用口碑評分技術， 　　將來會越來越多行業能完全免費取得這項工具， 　　那這樣會創造出甚麼樣的大數據環境── 　　．不用投履歷，工作就能主動找上門，甚至決定你的薪水行情； 　　．跳槽、轉行、跨領域、跨區域都沒問題，不必從頭開始； 　　．影響銀行給你的信用額度、要不要借貸給你； 　　．到

飯店、餐廳能享有頂級的貴賓體驗； 　　．上交友網站，某些人不適合你，從一開始就沒機會看到這些人…… 　　數位足跡優良，你就能盡情享受歡樂與機遇，整個世界就是你的地盤； 　　反之，你就會錯失許多機會與優勢。 　　全球公認的數位口碑經濟權威麥可．弗提克（Michael Fertik）教你── 　　如何以行動擦亮你的數位招牌，打造最佳的個人品牌與優勢，主導你的數位足跡， 　　讓你像個VIP、享有最多優惠、工作機會比別人多，贏得好口碑。 　　本書你將學到： 　　．履歷要放什麼精準的關鍵字，才能讓你最快贏得面試入場券； 　　．讓你在銀行或飯店得到貴賓待遇或其他專屬服務的技巧； 　　．在點評網與分享

網站，如Airbnb或Uber，如何改善評語與排名，不管是買家或賣家； 　　．如何製造假的數位足跡與防護罩，把已經出現在網路上的負面資訊淹沒…… 口碑推薦 　　DSP智庫驅動共同創辦人兼技術長　吳柏翰 　　網路媒體工作者　李怡志 　　《創業》作者、AppWorks 合夥人　林之晨 Mr. Jamie 　　cacaFly 聖洋科技執行長　邱繼弘 　　網路行銷科技人　曾子碩（石子） 　　flyingV 執行長　鄭光廷 　　這是一個社群互聯網的時代，口碑比廣告更重要！口碑經濟，揭開了從個人行為到商業模式，口碑深深影響著我們生活每一個角落，以及每一個行為決策。你若懂得善用口碑的力量，將讓你無往不

利，創造更多價值！相反的，你若輕忽口碑力量，也將讓你步入危險，失去更多良機！──SmartM世紀智庫管理顧問股份有限公司創辦人　許景泰 　　在數位時代，到處充滿數據，好口碑也變成珍貴的商品。現在興起的口碑經濟正在深刻地影響我們的機會與選擇。務必要讀這本書，而且不只是要知道為什麼，還要了解你可以如何在這個美麗新世界中成功。──《大數據》作者　麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger） 　　在口碑比金錢或權力更重要的世界，你怎麼成為「口碑富裕」的人？問問麥可‧史提克……或讀這本書。本書瞥見了未來的細節。忽略它，就會有危險。──《每週工作四小時》、《身體調校聖經》作者 提摩西

．費里斯（Timothy Ferriss） 　　在網網相連的時代，我們在網路上分享越來越多自己的資訊，因此口碑也變得越來越重要。很多人對這件事還不是很清楚，因此很少人把這件事想得和麥可‧史提克一樣深入。他的新書顯示，我們用很多方式產生有關自己的資訊，同時，在高度透明與連結的世界裡，我們可以如何利用口碑的力量讓自己成功。──領英（LinkedIn）共同創辦人與總裁 里德‧霍夫曼（Reid Hoffman） 　　身為Reputation.com公司創辦人，麥可‧弗提克本身就是一個有遠見的創業家，他在本書具體呈現他預見的未來。他不只描繪一個口碑比以前更重要的世界，也提供建立真實數位口碑的工具，讓

我們能打造自己的數位未來。──赫芬頓媒體集團主編與總裁　阿里安娜‧赫芬頓（Arianna Huffington） 　　麥可‧史提克是個稀有動物，他是個科技公司執行長，思考具有批判性，但文筆優美，且不怕揭露汙染大部分矽谷公司的愚蠢的團體迷思。他不只是口碑經濟的先驅與權威，本書也寫得相當理智。他是最具啟發性的執行長與作家，本書是必讀著作！──《你在看誰的部落格》作者　安德魯‧基恩（Andrew Keen） 　　你是誰？你以為你知道，但在這本令人著迷的書中，麥可‧史提克要告訴你，別人怎麼看你，不在你能控制的範圍之內。這位矽谷創業家老手鋪陳了令人震驚的細節，以及如何在個人資料到處被應用的世界中保護

自己，包括利用數據分析法限制或增加自己的權力與機會。──《臉書效應》作者　大衛‧柯克派翠克（David Kirkpatrick） 　　對於成長中且無法避免的口碑經濟，麥可‧史提克比任何人更了解其中的危機與希望。現在，針對大數據與大分析如何影響未來，以及我們如何利用數位檔案的最大效益，在未來的美麗新世界邁向成功，他寫出深具洞察力的評論。──美國聯邦貿易委員會前主席　喬恩‧利柏維茲（Jon Leibowitz）

iphone清除裝置進入發燒排行的影片

行動裝置關機安全鎖研究

為了解決iphone清除裝置的問題，作者蕭有廷 這樣論述：

當代智慧型行動裝置己經是人們生活中不可或缺的必要設備，而儲存在行動裝置裡的資料更是無價，雖然各類防盜程式不勝枚舉，但往往還是成為有心人士眼中下手偷竊的目標，因為隨著行動裝置製造商的推陳出新，新品上市的智慧型行動裝置價格越來越昂貴。現在智慧型行動裝置有各種安全防護機制，讓行動裝置在遺失時能立即透過IMEI碼或應用程式進行追蹤，例如：Google資訊主頁、Google定位紀錄、尋找我的裝置、Sony的my Xperia、SAMSUNG的Find My Mobile和APPLE的尋找我的iPhone，不過在智慧型行動裝置關機或無法通訊的情況下，就讓這些應用程式無從發揮。本論文運用應用程式「關機安全

鎖」，以防範失竊後智慧型行動裝置被關機，並定位行動裝置的位置，在行動裝置有電的情況下，盡可能增加行動裝置被尋找到的可能性，進而協助警方追查竊賊。

iOS 7解密：iPhone 5s/iPad 200+招

為了解決iphone清除裝置的問題，作者盧宗諒 這樣論述：

　　Apple在今年秋天發表了最新的iPhone 5s/5c兩款手機和iPad Air/iPad mini with Retina display平板，同時最新作業系統iOS 7也正式登場，擁有平面化、彩色視覺的全新操作概念，讓iOS新行動裝置有了全新的生命力。資深iPhone玩家探長將於本書大方分享關於iOS 7的密技多達201招，帶領你活用新入手的iPhone 5s！舊版本的iPhone也別氣餒，裡頭也有許多招數讓你享有iPhone 5s同等級的服務！

運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制之研究

為了解決iphone清除裝置的問題，作者張巧旻 這樣論述：

全球網際網路的使用者從1995年的0.6%至2014年39%，可以顯示出人們漸漸的習慣網際網路所帶來的便利性，而網際網路的發展也促進了行動手機的發展，從1995年全球有1%的行動手持裝置使用者至2014年全球有73%的行動手持使用者，其中有40%的使用者是使用智慧型行動裝置，而智慧型行動裝置則是透過下載應用市集平台上的應用程式(Application，App)來擴充裝置的功能，使得目前應用市集上的各式各樣的應用程式數量越來越多，造成使用者在從如此巨量的應用程式中搜尋出滿足需求的應用程式是非常困難的。雖然目前網際網路上的搜尋技術有提供關鍵字搜尋、類別搜尋、熱門度搜尋跟語意網路搜尋等技術，但關鍵

字搜尋是使用者必須清楚知道自己的需求才可以快速找到應用程式；而類別、熱門度搜尋則只針對單一個應用程式的資料來做排名，對使用者來說是不足夠的，因為使用者可能會考慮到價格、檔案大小、評價與應用程式資訊描述等應用程式資料；而語意網路技術則因為門檻值設定的問題，將部分重要關聯刪除，且推薦出較不相關的應用程式給使用者。因此如何設計一個有效的方法應用至應用市集平台的搜尋系統中，推薦出滿足使用者的應用程式，是一個值得研究的議題，本研究探討使用者在如此巨量的應用程式中，搜尋出滿足需求的應用程式是非常困難的問題。本研究設計利用Skyline方法來建立Skyline語意網路，由Skyline語意網路來強化總體語意

網路的不足，並透過多屬性決策分析，提供運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制，透過此機制讓推薦出來的應用程式更貼近使用者需求。本研究利用TF-IDF方法將結構化的應用程式描述進行文字擷取，並透過關連法則來建立總體語意網路。接著透過Skyline方法將含有使用者輸入的關鍵字之應用程式集合中，較差的應用程式淘汰，並以Skyline查詢集合來建立Skyline語意網路，利用Skyline語意網路來強化總體語意網路，並結合多屬性決策分析中的ELECTRE法推薦出最佳化的應用程式。本研究也利用準確率(Precision)、回應率(Recall)與F1指標(F1-Measure)來與過去相關

研究進行評估。本研究運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制的研究適用於推薦系統，且未來可以針對應用程式的屬性選擇中採用主成分分析或者是資訊獲利等方法；針對語意網路的建立中可以採用形式概念分析來建立；而在語意網路的推薦過程中可以採用貪婪法、動態規劃演算法或環狀路徑等方法來推薦出不同的應用程式。