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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 (2019),提出Momo購物 信用卡 PTT關鍵因素是什麼,來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。

最後網站[問題] 網路購物,momo或東森購物,信用卡優惠? - creditcard則補充:因近期將至momo網路購物、東森網路購物刷卡消費金額約二萬出頭想請問有那家信用卡有優惠嗎? 針對網路購物的優惠謝謝^^ --. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◇ From: ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Momo購物 信用卡 PTT,大家也想知道這些:

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決Momo購物 信用卡 PTT的問題,作者林怡如 這樣論述:

  網路購物(電子商務E-commerce)儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變,許多傳統線下消費平台(實體門市、電視購物、型錄郵購等)業者,均面臨經營型態轉型的挑戰,紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時,電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量,正是考驗各大電商的重要課題。  電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位,如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案,是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容,進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法,搭配極限樹(Extra Trees Classifier)、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型,交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值,搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。