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網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決研究計畫範例dcard的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。

以文字探勘及語意分析探討社群輿論中的企業形象特質

為了解決研究計畫範例dcard的問題，作者鐘儀君 這樣論述：

本研究旨在探究社群輿論中的企業形象，作為企業建立吸引求職者招募形象的參考。以《Cheers》雜誌調查2020年新世代最嚮往企業前10名為目標企業，分為科技製造業、服務業(含航空業)類別，並以同期違反勞動法令之相關行業前10名血汗企業作為對照企業，在PPT社群2019年第1季至2020年第3季共42個版次中，以文字探勘方式擷取63,207篇文章，並進行網路聲量統計、語意分析、文字斷詞、詞頻統計等處理，最後將主要關鍵字詞視覺化成文字雲，呈現公眾對個案公司之企業形象看法與情感態度，進而歸納出吸引求職者之企業形象特質。研究結果顯示：(一)網路聲量與企業嚮往程度無正面關係，最嚮往企業網路聲量高於血汗企

業，且網路聲量與社會議題有正面關係；(二)企業形象之情感傾向受負面社會議題影響，但不受勞動血汗程度影響；(三)求職者首重「工時」、次重「收入、地點」工作條件，另符合求職期待之知名企業或國營事業有較高網路關注度，而資方角色影響公眾對於勞資爭議之企業形象評價。