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國立臺北科技大學 經營管理系 張瑋倫所指導 江效錫的 社群網路文本與輿情語意分析消費行為 （2021），提出訂房 平台 Dcard關鍵因素是什麼，來自於語意分析、消費者行為、社群媒體。

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 訂房 平台 Dcard的解答。

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社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決訂房 平台 Dcard的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。

運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類

為了解決訂房 平台 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。

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