PTT 熱門文章的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析：王者歸來

為了解決PTT 熱門文章的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 　　# 認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　# 認識約定成俗的協議robots.txt 　　# 從零開始解析HTML網頁 　　# 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　# 認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　# 說明lxml模組 　　# Selenium模組 　　# XPath方法解說 　　# css定位網頁元素 　　# Cookie觀念

　　# 自動填寫表單 　　# 使用IP代理服務與實作 　　# 偵測IP 　　# 更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　# 認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，本書設計爬蟲程式探索下列相關網站，讀者可以由不同的網站主題，深入測試自己設計網路爬蟲的能力，以適應未來職場的需求。 　　# 金融資訊 　　# 股市數據 　　# 人力銀行 　　# 交友網站 　　# 維基網站 　　# 主流媒體網站 　　# 政府開放數據網站 　　# 社群服務網站 　　# PTT網站 　　# 電影網站 　　# 星座網站 　　# 小說網站 　　# 台灣高鐵 　　# 露天拍賣網站 　　# ht

tpbin網站 　　# python.org網站 　　# github.com網站 　　# ipstack.com網站API實作 　　# Google API實作 　　# Facebook API實作 　　探索網站成功後，本書也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據。 　　# CSV檔案格式 　　# JSON檔案格式 　　# XML、Pickle 　　# Excel 　　# SQLite資料庫 　　本書沿襲作者著作的特色，程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python網路爬蟲設計。  

PTT 熱門文章進入發燒排行的影片

文章熱門度即時預測系統的設計與實作

為了解決PTT 熱門文章的問題，作者王逢霖 這樣論述：

在社群論壇上聚集了大量使用者來網路上對於時事進行討論著，而有不斷的新資料產生在網路上，此外，在多人聚集的地方便有廣告投放的效益，而論壇看版上熱門文章因為具有許多人瀏覽、討論，因而具有較佳的廣告投放效益。為了能夠快速蒐集資料與預測熱門內容，我們需要能夠自動的蒐集資料；在獲取資料後，對文章熱門度進行預測。然而對於預測文章的最終熱門度並不是簡單的任務，時常受到文章的發布時間、文章內容進而影響了最終的熱門度。在以上的需求下，本研究設計並實現了一個文章熱門度的即時預測系統架構，部屬了一套系統能夠快速蒐集資料與預測出潛在的熱門文章。首先，先利用本研究提出的分散式爬蟲架構，抓取即時資料。接下來，將爬蟲所蒐

集的文章資料使用文章熱門度預測模型，並使用模型過濾出高熱門度文章。實驗上，我們使用PTT論壇上的政黑版(HatePolitics)看版文章作為預測模型的訓練資料來源，並蒐集現今較佳的不同方法進行比較，最後以DFTC的預測效果評估最佳，因此選擇使用DFTC模型作為預測模型。過去文獻中無探討不同特徵的重要程度占比，提出如何對不同特徵的重要性進行分析來幫助未來在該任務的改進方向。在我們的系統完成後，對於新聞工作者及社群論壇對於即時掌握線上的議題熱度有很大的幫助。

Python：網路爬蟲與資料分析入門實戰

為了解決PTT 熱門文章的問題，作者林俊瑋,林修博 這樣論述：

　　想自動化生活瑣事？想透過程式擷取網路上的公開資訊？學了Python卻不知道有什麼實際應用？正在尋找入門難度低且成就感高的Python專案？想知道網路爬蟲如何與資料分析結合？本書一次教給你！ 　　本書適合閱讀的對象： 　　● 對網路爬蟲程式或資料分析有興趣者 　　● 想自動化生活瑣事（例如自動追蹤網站特價通知、節省資料收集的時間等），化被動資訊接收為主動 　　● Python新手或入門級讀者（知道何謂變數、if 判斷式與迴圈，寫過一些小程式），想練習低門檻及高成就感的Python專案 本書特色 　　● 基於熱門線上課程與實體教學的學員迴響重新編寫及增補而成的實戰書籍

　　 　　● 以台灣讀者熟悉的網站為範例（PTT、Dcard、台灣證交所、蘋果日報網站、Yahoo奇摩電影、Google Maps API、IMDB電影資料庫等）的Python網路爬蟲程式教學 　　● 由淺入深，以實務需求為導向，涵蓋爬蟲常用函式庫、資料儲存、文件編碼、表單及登入頁處理、爬蟲程式被封鎖的常見原因等經驗談 　　● 全新的資料分析章節，包含三個爬蟲程式的經典應用：量化投資、影評情緒分析與商品特價通知

大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術

為了解決PTT 熱門文章的問題，作者許伊萱 這樣論述：

受全球化趨勢影響，全球產業結構轉變，釋出大量的剩餘勞力，在自由市場的運作下，企業為追求最大利益為主要考量，紛紛遷移到勞動力相對廉價的國家。為因應多變的市場需求與降低成本支出，傳統的長期雇用關係也逐漸被「非典型聘僱」取代，而這波勞動市場結構的轉變所帶來衝擊，首當其衝的便是初入職場的青年族群。我國整體實質平均薪資比19年前低，許多職位的薪資比幾年前同樣能力的職位低，青年在勞動市場所面臨的困境，可能進一步影響其在社會參與、人際互動等其他面向的行為反應，甚至使其產生自我懷疑、缺乏生活目標、喪失生活的希望。國內自2008年金融大海嘯後，歷任的總統都將青年低薪視為重要的國家問題，根據文獻回顧，多數學者將

青年低薪問題歸咎於1994年「高等教育擴充政策」與2009年至2011年實施的「大專畢業生至企業職場實習方案」。近年來，資訊技術的條件許可，大數據分析逐漸興起。在社群媒體上，因為虛擬的社群網路空間，使用者容易隱藏真實身分，更願意對對於社會現象、生活經驗、訊息交換暢所欲言，讓研究者更容易收集到更為真實的情緒與見解，故研究者將運用社群媒體分析的方法進行我國大專青年低薪議題的初探性研究。本研究主要是針對教育部大專教育政策中的「高等教育擴充政策」與「大專畢業生至企業職場實習方案」進行青年低薪議題之探討，並透過社群媒體分析的方法對大專青年低薪的社會觀感做初探性研究，透過台灣地區的社群媒體平台資料，以大數

據分析中的文字資料探勘技術，將網路聲量數據進行量化數據與質性內容分析的多重分析，瞭解大專青年在社群媒體上的發言聲量與情感趨向等變化，以掌握青年對於低薪化議題的社群意見分佈情況，作為決策當局制訂青年相關政策之決策參考。