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靜宜大學 國際企業學系 唐永泰所指導 曾瑞敵的 網紅代言可信度對於消費者購買意願的影響 -以YouTube網紅為例 （2021），提出嶺東美食ptt關鍵因素是什麼，來自於網紅代言、崇拜、年齡、購買意願。

而第二篇論文中華大學 資訊管理學系 羅家駿所指導 陳炫廷的 應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例 （2020），提出因為有 旅遊文章、單純貝氏分類器、網路爬蟲、TF-IDF、機器學習的重點而找出了 嶺東美食ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了嶺東美食ptt，大家也想知道這些：

網紅代言可信度對於消費者購買意願的影響 -以YouTube網紅為例

為了解決嶺東美食ptt的問題，作者曾瑞敵 這樣論述：

本研究主旨在探討關於YouTube網紅代言可信度、崇拜、消費者年齡、購買意願四者之關係。調查對象包含力求擴大涵蓋層面，採用便利取樣問卷調查方式蒐集資料，電子與紙本問卷共發出545份，經過濾後實得有效問卷為331份，有效回收率約為61%。研究結果顯示，YouTube網紅代言可信度對於購買意願有顯著的影響，網紅崇拜對於購買意願亦有顯著的影響，其次，探討YouTube網紅代言可信度、網紅崇拜及消費者年齡之關係，研究結果顯示，只有YouTube網紅代言可信度與網紅崇拜的交互作用對於購買意願有顯著影響。此外，本研究亦發現就YouTube網紅代言可信度高之樣本而言，網紅崇拜高之樣本對於購買意願會顯著大於

崇拜低的樣本；同時，就YouTube網紅代言可信度低之樣本而言，網紅崇拜低的樣本對於購買意願卻顯著大於崇拜高的樣本。

應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例

為了解決嶺東美食ptt的問題，作者陳炫廷 這樣論述：

各種旅遊資訊網路平台興起，越來越多使用者透過搜尋網路旅遊文章作為規劃旅遊時之參考。因此，建立一個能快速分類網路旅遊文章之方法至關重要。本研究依據單純貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）的模型，利用Python建立出一套網路爬蟲程式，收錄3,928篇不重複旅遊文章資訊，利用Term Frequency - Inverse Document Frequency（TF-IDF），計算各分詞特徵值權重後，從中建立旅遊關鍵字詞庫。以「美食」與「一般旅遊」兩種旅遊類型文章，進行機器學習分類，並比較「加入關鍵字庫」與「不加入關鍵字庫」於單純貝氏分類器之文章分類準確度。研究結果顯示「加

入關鍵字庫」的單純貝氏分類器對於旅遊文章分類效果優於「不加入關鍵字庫」單純貝氏分類器。

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