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運算思維研究熱點與前沿之可視化分析

為了解決lis演算法的問題，作者剛慶嚴 這樣論述：

「工業4.0時代，已是物聯網與機器人的天下」運算思維相關研究發展至今已有數年，資訊科技的演進日新月異，幾乎人人皆有智慧型手機的現代，數位產品發展與相關新興議題仍舊不停地推陳出新；以至於現今教育所教導之知識內容，當學生畢業踏出校園而擁抱世界之後，其所習得之學識涵養是否依然學以致用？教育方向需要大刀闊斧改革，因為面臨多變的未來，每個人應具備哪些關鍵的能力？方是教育百年大計，目標嚮往之所在。本研究採用Scopus索引摘要資料庫做為引用文獻資料來源，以「education AND "computational thinking" AND ( method or skill )」進行檢索，

資料類型限縮「會議論文(Conference Paper)」與「期刊論文(Article)」，不限年份於「主題(topic)」欄位(檢索範圍包含標題、摘要、關鍵詞)進行檢索，獲得文獻數量總計1,610篇。將資料匯入CiteSpace運算繪製文獻共被引視圖，探索運算思維研究之知識基礎；以關鍵詞共現及聚類圖譜挖掘研究熱點；以關鍵詞共現時區視圖分析運算思維研究之演進脈絡；最後採突發性探測方法，取得高突發性文獻和高突現性關鍵詞，揭開運算思維之研究前沿。研究結果發現，運算思維研究文獻同時擁有高頻次、高中介中心性與Sigma值之作者代表為：Grover(2013)、Lye(2014)、Shute(2017

)；文獻共被引分析13個有效聚類包括：「可擴展的遊戲設計」、「師資培育」、「初級區塊編程」、「運算思維」、「數學教學」、「增強運算思維」、「學習進程」、「擴大參與」、「計算機科學IEEE計算機協會」、「專題網站」、「高中學生」、「新一代科學標準」與「程式設計課程」為運算思維研究領域文獻之知識基礎。高頻次及高中心性之關鍵詞：「運算思維」、「學生」、「教育」、「工程教育」、「計算機程式設計」以及「問題解決」；關鍵詞共現分析十一個有效聚類包含：「計算機科學」、「運算思維」、「教育機器人」、「教育」、「計算生物學」、「計算機教育」、「程式設計」、「學生」、「傾向分數」、「計算機程式設計」以及「K12教

育」為研究熱點。Shute, Sun和Asbell-Clarke(2017)探討教育中不斷發展的運算思維領域之研究文獻至今仍持續突現，為研究前沿之一；「小學教育」、「學習系統」與「STEM教育」三個關鍵詞突現期延續至今，即為本研究領域之研究前沿。

以RFM模型與資料探勘區分金融客戶價值之研究

為了解決lis演算法的問題，作者王敬昕 這樣論述：

產品與服務的永續經營最為重要就是顧客關係管理，在公司有限資源的條件下將心力投注於關鍵客戶，專注面對導致客戶流失的關鍵問題將是企業能否持續保有競爭力的重要課題。本研究將以數據探勘技術結合 RFM 模型的概念來建立系統化的顧客關係管理流程。透過蒐集客戶基本資料、購買行為變數、網站瀏覽變數，本研究目的為客戶分群實作與利用演算法進行檢驗，分析資料再進行前處理後的改變，以及分類模型關聯性是否合理。分類模型將測試 C5.0 決策樹、隨機森林、支援向量機、LSTM的預測效能以及利用訓練集資料進行校正。預測與實際觀察，透過與實際數據的相互對應來驗證預測模型的可靠性。LSTM 為最後脫穎而出的分類模型，尤其在

分類預測 RFM 模型時，四種分類客戶都能進行預測，C5.0 決策樹、隨機森林、SVM 則都會有一兩種分類無法進行預測，但即便如此 LSTM 在實際對照及時數據下其預測準確率卻不及訓練校正後的預期數值。針對此問題本研究在重新審視各項數據與調整參數再次進行驗證中，發現並非是演算法搭配的問題，而是原始分析資料的維度不足，導致實際預測因為無法掌握到關鍵的關聯資料而失去預測的精準度。