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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 (2019),提出跨境電商詐騙ptt關鍵因素是什麼,來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。

而第二篇論文國立政治大學 傳播學院碩士在職專班 陳百齡所指導 黃韻倩的 當代漢語網路語錄流變之初探 以「臺灣最美的風景是人」為例 (2019),提出因為有 語錄、漢語、華語、模因、迷因、網路迷因、互文性、文本分析的重點而找出了 跨境電商詐騙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:

除了跨境電商詐騙ptt,大家也想知道這些:

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決跨境電商詐騙ptt的問題,作者林怡如 這樣論述:

  網路購物(電子商務E-commerce)儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變,許多傳統線下消費平台(實體門市、電視購物、型錄郵購等)業者,均面臨經營型態轉型的挑戰,紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時,電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量,正是考驗各大電商的重要課題。  電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位,如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案,是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容,進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法,搭配極限樹(Extra Trees Classifier)、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型,交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值,搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。

當代漢語網路語錄流變之初探 以「臺灣最美的風景是人」為例

為了解決跨境電商詐騙ptt的問題,作者黃韻倩 這樣論述:

引用他人話語是為了表述。作為人們表述使用的語言素材,語錄在傳播過程 中會因人類的篩選引用進入複製、變異、流傳的階段並在各種情境下產生不同的 溝通效果。進入資訊數位化時代,語錄傳播的管道也從傳統媒介轉移到新媒體,以某語 錄為題材的應用時常可見於網路新聞和社群平台。這些思想在網路傳播環境裡快 速移動,並促使語錄的形式和內容產生變化。本研究為初探語錄之流變,將以模因理論、互文性角度採質化研究文本分析, 透過強勢的語言文字模因(一句有社會性意義的語錄)尋找來源文本、社會文本 及自我/他者之構連以觀察語錄在當代網路傳播環境的流傳。