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國立臺南大學 文化與自然資源學系臺灣文化碩士在職專班 賴志彰所指導 黃郁清的 網紅文化與臺南旅遊推廣行銷之分析-以阿春仔in臺南為例 (2021),提出大碩 Dcard關鍵因素是什麼,來自於網紅文化、自媒體、臺南觀光。

而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 傅夢璇所指導 林廷威的 運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類 (2019),提出因為有 文字探勘、機器學習、支援向量機、隨機森林、貝式分類器的重點而找出了 大碩 Dcard的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了大碩 Dcard,大家也想知道這些:

大碩 Dcard進入發燒排行的影片

⛅平凡的一天,電腦傳出 Mayday! Mayday!

💻螢幕說:我好慘阿,每天給人看。
🖱滑鼠說:我才慘呢,每天給人摸。
⌨鍵盤說:我更慘呢,每天給人打。
💽光碟機說:我最慘吧...現在都沒人插我了......
隨身碟USB說:誰有我慘?!這邊插完就去那邊插,一不小心還要被感染。
主機板:其實我最慘,東西插進來就不動了,那才難受啊
🔊音效卡:還說呢!明明是插你,為什麼都是我在叫...

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網紅文化與臺南旅遊推廣行銷之分析-以阿春仔in臺南為例

為了解決大碩 Dcard的問題,作者黃郁清 這樣論述:

在網路時代中,出遊前在網路尋找旅行的各項資訊已經成了現代人不可或缺的一個技能,尤其是現在人手一機隨時可上網的狀態底下更是方便,從在google輸入旅行目的地關鍵字檢索,到現在可以在各大社群平台上丟出問題等人回覆,或是到google map上去看各景點與店家的評論,去過的人的經驗提供了不少的參考價值給正在計畫的人,而網路的經驗與意見都離不開網紅的看法,網紅是網路紅人的簡稱,也是近年一個從對岸中國傳來的新興名詞,是網路意見領袖的代名詞,自從網路興起,帶起一股網紅文化,雖然一直被稱為次文化,但卻是進入網路時代後的臺灣社會中不可忽視的一股新型媒體力量,自媒體大量的出現、崛起、沒落,能在網路眾多的自媒

體當中走紅被大眾看見追隨,一定有其特殊風格與專業,而正是因為如此成了意見領袖,也成為許多閱聽大眾在進行決策前重要的參考依據,從正面角度來看,網紅們在自媒體平台發表的內容有草根行銷的親切,也有別於企業不商業,更有別於官方的客觀公正,在社群平台的交流更是像朋友一樣的自在,又有著公眾人物的光環。從負面角度來看,網紅們為了流量與人氣,發表挑戰道德底線與腥羶色的內容,並盡可能的迎合熱門關鍵字創作出誇大不實的內容,在網路上造成煽動與誤導的狀況,產生爭議,但這些爭議卻又成為人氣與流量的回饋,這也讓許多自媒體網紅樂此不疲,因為不管是正面或是負面都能帶來效益,大眾對網紅的崇拜,帶動了盲從,而盲從又帶動了從眾心態

,最終網路的言論與創作自由轉變成了網紅們帶風向取得人氣的墊腳石,正反兩面的演變端看網紅的自制與大眾的智慧。網紅的人氣與流量也讓地方政府看重,藉由自媒體的力量來推廣觀光與宣導政策的進行,從部落客、Youtuber、IG網美、抖音網紅,只要有足夠的人氣與影響力都會是地方政府樂於合作的對象,而合作業配包含許多方式,圖文、影音、插畫甚至是帶路導覽以及出國交流都是很常見的合作模式,產出具有口碑的觀光行銷內容,不過也因為是有酬勞的工作內容,必須按照官方的要求標準,也讓自媒體網紅淪為地方政府觀光政策擦脂抹粉的推手,短期的觀光政策與網紅為求人氣的內容交會之下,加上網路的大量推播讓淺碟觀光由此而生。筆者從事自媒

體工作10年間與地方政府有相當多的合作經驗,藉由本身經營的社群及自媒體平台取得的數據資料以及中外文獻的蒐集歸納整理,並藉此找出網紅文化與臺南觀光之間的關係。

運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類

為了解決大碩 Dcard的問題,作者林廷威 這樣論述:

隨著網際網路的發展下,人們可以隨時在任何地點使用網路上網,加上在智慧型手機普及,幾乎每個人都有一支手機,只要透過網路,就可查閱到想要了解的資訊,也因為在web2.0的發展下,人們可以在部落格、社群媒體、平台或是論壇上分享資訊,使得資訊資料量越來越多,例如:旅遊資訊等。現今台灣人非常喜愛去日本遊玩,去年2019年觀光局統計資料顯示國出國去日本人次達四百多萬人,人們會利用線上旅遊網站預定住宿飯店和機票,並留下評論。本研究對象為日本東京都內新宿車站附近的三星級飯店評論,選定booking.com網站上最短距離1km內的飯店,針對旅客評論文字的部分,進行評論分類,找出旅客在因素,流程首先會將飯店評論

資料使用網路爬蟲的方式進行資料提取,接著會利用Jieba的中文斷詞工具將中文斷出並移除標點符號,再利用TF-IDF取得關鍵特徵詞,並依其特徵權重值去自訂分類主題,再請四位研究員進行極性標記,最後是建立三種分類器,訓練、驗證及評估模型,三種分類器分別為SVM、Random Fores、Naive Baye,經實驗結果證實,本研究所建立的模型準確率高達90%以上。