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另外網站日本大學研究所攻略集：以名古屋大學和神戶大學為例也說明：以名古屋大學國際言語文化研究科為例，這邊有一個伊藤老師專門負責留學生申請當研究生事宜。 我的研究計畫就是寄給他。經他審核通過之後，他就告訴我接下來的手續要怎 ...
逢甲大學 資訊工程學系 薛念林、陳奕中所指導 羅志豪的 基於天氣預報及網路論壇資料之個人化旅遊推薦系統 （2017），提出名古屋大學ptt關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、主題模型、推薦系統。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系 陳煥所指導 許柏方的 基於HITS演算法於華文社群媒體之實況運動競賽精彩片段暨語意萃取框架 （2015），提出因為有 社群媒體、運動賽事、精華影片、註解、HITS 演算法的重點而找出了 名古屋大學ptt的解答。
最後網站國立臺灣科技大學- 维基百科，自由的百科全书則補充：國立臺灣科技大學（英語：National Taiwan University of Science and Technology，簡稱：臺灣科大、臺科大、臺科、Taiwan Tech），為中華民國十二所“邁向頂尖大學計 ...
外商投資銀行最高效資料製作術：1步驟1秒鐘!66招提案秒過、訂單成交、征服人心的Excel與PPT技法
為了解決名古屋大學ptt 的問題，作者熊野整（HitoshiKumano） 這樣論述：
日本資料製作大神【熊野整】， 寫給經常用滑鼠修改到手指抽筋的你！！ 愈高明的提案愈簡單！ 跟著全彩圖解，1個步驟只需1秒鐘， 1張表、1張圖、1頁PTT， 60秒內提案通過、訂單成交、說服所有人！ 【秒懂！零失誤！】66個你急需在電腦前實作的Excel與PPT技法 （1）你一定犯過以下毛病： □習慣「靠左對齊」或統一「置中」 □背景是一片白色 □數字都用單一黑色 □完全沒在管Excel項目四周的框線 □「選擇性貼上」是什麼？一律選「貼上」就好啦？ □常常一字成行，浪費空間…… □顏色、字體、格式、項目……全都用滑鼠逐一修改，按到手指快要抽筋！ □
認為只要做得美美的，就叫做好簡報 （2）你一定遇過，下班前主管才要你提案，截稿當天還要你改東改西……本書教你60秒內搞定資料： ●文字「靠左對齊」，數字「靠右對齊」 ●背景選用「黑白相間」，保證上司和客戶不會老花看錯行！ ●「既有數字」用藍色，「公式計算的數字」用黑色 ●表格不需要直線 ●善用「貼上值」「貼上格式」，絕對不會動到「數字」或「格式」！ ●偷偷調整「間距」，不用煩惱刪字，也不用縮小字級！ ●N個快速鍵……只要記得「9個」萬用的就好！ ●運用「減法思考」──最單純的資訊，最有張力！ 【業績不好看，難道要偷偷灌水嗎……】巧妙運用圖形，演出完美
報表！ ✓想強調業績巨幅成長：［折線圖］＋［縮短橫幅］ ✓不想暴露其實被同業緊追在後：［直條圖］＋［橘灰配色］ ✓想展現未來「錢」景極佳：［折線圖］＋［虛線］ ✓想隱藏與同業間競爭激烈，其實只有小勝：［直條圖］＋［橘藍配色］＋［細目］ ✓想展現大波動起伏：［區域圖］＋［橘藍配色］ 本書特色 1.暢銷書《外商投資銀行超強Excel製作術》超級加強版！ 2.日本Excel大神熊野整，針對上萬名讀者的疑問，公開66個不用逐一修改，秒速完成又到位的絕招！ 3.內容結構： （1）對比「錯誤例」與「正確例」，讓你秒懂差異 （2）照著全彩圖解操作，1個步驟只需要1
秒鐘 （3）60秒內，完成高質感與說服力的Excel圖表與PTT簡報
基於天氣預報及網路論壇資料之個人化旅遊推薦系統
為了解決名古屋大學ptt 的問題，作者羅志豪 這樣論述：
近年來旅遊推薦系統逐漸受歡迎而被使用者廣泛的使用。然而，在現有的旅遊推薦系統所推薦的景點當中仍然沒有以天氣作為考量的因素。為了解決這個問題，本論文提出了一個以天氣為考量因素的旅遊推薦系統。此系統將結合TFIDF與Latent Dirichlet Allocation (LDA)演算法為基礎建立模型以達到行程快速修改的效果。除此之外，本論文所建立的旅遊推薦系統使用台灣最熱門BBS網站PTT作為分析資料並找出使用者的個人喜好。因此，本論文的旅遊推薦系統所推薦的行程除了天氣因素外，同時也會考慮使用者的個人喜好。最後在實驗部分方面證明了旅遊推薦系統的行程結果符合使用者的要求以及在更改行程的效率。
基於HITS演算法於華文社群媒體之實況運動競賽精彩片段暨語意萃取框架
為了解決名古屋大學ptt 的問題，作者許柏方 這樣論述：
社群網路的興起帶動一股新形態的網路的革命，使用者大量且即時的留言暨狀態更新是其特徵。因此，近年來許多關於社群網路的研究大量出現，像是地震偵測、氣候變遷追跡、運動賽事影片的精彩片段擷取等等。這篇論文中，我們提出一個用於運動賽事精彩片段偵測暨註解萃取的新架構，在事件偵測部分，我們完全只使用社群網路中的文字留言，不同於其他現階段使用聲音/影像的方法，不僅大大地減低運算的所需資源，也節省了時間。我們提出一個新穎的框架--基於HITS演算法於華文社群媒體之運動競賽精華片段暨語意萃取框架(HITS-SHiDF)，嘗試將留言使用者及影片事件視作一個完全二分圖，並應用被廣為使用於資訊檢索的演算法HITS 演
算法來做精彩片段的檢索，並且找出該精彩片段的事件註釋，相較傳統使用時間序列分析上的突波尖峰偵測方式的檢索結果，我們發現我們的檢索方法表現較佳，能不被無意義的留言干擾，如隨意性或跟隨性的發言。而在精彩事件的語意標註方面，為了提高事件註釋檢索效果，我們自行建立詞庫，且為了更符合目標社群網站的發文特性，我們也搜集了維基百科以及該目標社群網站的歷史頁面進行處理後加入到語料庫中，以提高中文斷詞的效果，此外我們也提出一個新穎的方法來縮小精彩事件語意標註的檢索範圍，試圖加強關鍵詞組(keyphrase)的檢出，以提升在語意標註檢索上的效果。