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圖解電子商務與網路行銷

為了解決代寫程式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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用戶網絡對專業社群平台用戶參與度的影響性研究- 以半導體經銷商為例

為了解決代寫程式dcard的問題，作者洪苡鈞 這樣論述：

2020年有42億人口使用社群平台，平均每人每日近2.5小時在社群平台分享個人訊息外，也透過各類社群平台進行資訊搜尋，從早期的線上論壇，社群平台朝多元化發展，其中專業社群平台是以特定領域知識分享交流為主，平台中用戶一般皆具備該領域專業知識，成員間的知識交流與互動則為專業社群平台經營的重要方向，而用戶參與度會是衡量平台經營成效的重要指標。隨著社群平台的蓬勃發展，雖有許多社群相關的研究，然而針對用戶社交網絡與社群參與度的相關研究則較少被探討，有鑑於此，本研究擬以半導體經銷商之專業社群平台為例，針對用戶與平台不同互動方式，定義廣度互動網絡以及深度互動網絡，並依據四大網絡分析方法提出一綜合型專業社群

平台參與度指標(PSNEI)用以評估平台經營成效，同時透過皮爾斯與斯皮爾曼的相關性檢定，找出影響專業社群平台參與度的關鍵特徵，最後，藉由五組不同圖形演算法在廣度互動網絡與深度互動網絡中找出關鍵節點。研究結果發現深度互動網絡的PSNEI明顯高於廣度互動網絡，這可呼應使用者更進一步行為確實增加了互動。無論廣度或深度互動網絡，PageRank對於PSNEI皆具高度正向影響性，由於高PageRank節點有較高影響力，讓使用者瀏覽後進一步下載、分享等行為；此外，發文數目並不是造成關鍵節點主要因素，而是如何透過內容吸引使用者間互動。本研究依據四大網絡分析方法分別對應四個維度，包含：網絡擴散性、網絡可及性、

網絡互動度與網絡影響度，綜合而成一個專業社群平台參與度衡量指標，是以一個客觀衡量基準來評估不同網絡中的用戶參與度，未來若能加上網絡特徵、企業線下活動或產品特徵等不同類型資料，將可助於理解用戶更細微的互動。

【111年中華電信應考必備用書】計算機概論速成總整理

為了解決代寫程式dcard的問題，作者蔡宏恩 這樣論述：

　　★幸福企業中華電信111年預計招募925人。把握機會提早準備，贏在起跑點★ 　　報名日期：111.06.17~111.06.29 　　筆試日期：111.07.24 　　口試日期：111.09.4 　　★本書由榮獲ptt、dcard上榜考生口碑推薦的名師蔡宏恩編著，天羅地網掌握計算機概論最重要命題焦點，輔以大量圖表解說，易懂好記。2022迎戰中華電信招考計算機概論，「1本打天下」就靠它！★ 　　計算機概論此一考試科目的範圍相當廣泛，其中包括數位邏輯、計算機組織與結構、資料表示法、程式設計、作業系統、資料庫、資料結構、電腦通訊及資訊安全等考科，因考科內容相當繁多，可供

出考題的重點繁多、變化莫測，相較之下考試難易並不會來得困難，國家考試及各類國營事業皆會以參考歷屆試題命題，考生應將歷屆試題加以熟讀、整理及演練，找出考試的題型及出題方向。   　　計算機概論一科看似複雜難懂，但只要掌握住學習方法，很快就能得心應手！本書特別針對讀者的困難編寫整理相關概念，以條列式重點，大量簡明易懂的表格圖解，搭配簡單扼要的說明，讓您輕易的從表格中掌握住必考重點。   　　計算機概論此科要拿高分並不困難，只要多一分努力，即可多一分收穫，考生可藉由本書掌握重點外，並有計劃性的研讀及演練複習，便能事半功倍，求取功名。   　　筆者所學有限，整理歸納這幾年來考古題型的重點，計算機概論內

容範圍廣大，如有內容不足或錯誤之處在所難免，還請各位前輩先進能不吝指教，來信告知。

最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決代寫程式dcard的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。