Note e Power 缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

代理人基模型運用與實驗經濟學之論文集

為了解決Note e Power 缺點的問題，作者楊志華 這樣論述：

本論文集分為三篇研究第一篇為中古車市場動態模擬：代理人基建模方法之應用。第二篇 實驗性預測市場的效率：公開資訊、信念演變和人格特質。第三篇 研究電動車未來展望分析-以創新擴散理論為依據。第一篇 中古車市場動態模擬：代理人基建模方法之應用，本研究以(Kim,1985) 的模型出發，建立一個動態的中古車市場模型，考慮資訊不對稱、車輛的耐用年限、折舊、消費者所得與偏好、中古車商、新車製造商的策略，將以模型驗證此趨勢及分析未來的產業發展研究中古車市場的成功條件及廠商競爭的動態。本研究顯示向消費者提供完全透明的資訊並不是車商最有利的策略，而較低的訂價或亦是在相同的情形之下提供更好的品質，則是車商可以取

得競爭優勢的方向。由我們的模擬分析可知，資訊透明與價格競爭皆是中古車商致命的弱點，從本研究也可以看到原廠車商兼營中古車市場其實不一定是最佳的策略。第二篇 實驗性預測市場的效率：公開資訊、信念演變和人格特質，本文研究市場匯集資訊的能力，使市場上產生的價格包含所有可用資訊的最佳估計。本文研究個人如何依據市場價格從其公開和私人資訊中“更新”其最初的信念。特別是本文觀察於個人在公開資訊與私人資訊之間的權重。同樣，通過擁有私人資訊的交易者數量增加，市場中的資訊對市場價格的品質具有正面影響。最後，如果在市場上“高效而有組織”的交易者的比例各不相同，交易者的人格特質會產生一些正面影響。第三篇 電動車未來展望

分析-以擴散理論為依據。本文從討論電動汽車的沿革再分析電動汽車未來發展，並以波特五力分析圖，說明五個影響電動車產業發展決定性的因素，還有不可忽視的就是電動汽車的儲能電池。其中最關鍵的是電池技術有待突破，目前占電動車成本三分之一以上的電池，也是讓電動車的價格無法下降的主因。電池的持續性，壽命、價格將影響電動汽車的發展，還有充電站普及化,各家廠商尚未統一。這些問題將會是決定電動車的發展速度最主要因素，亦將成為各車廠競相全力提升的目標，本研究將以Bass擴散理論及產品生命週期進行分析電動車的展望及相關進展。

以網路爬蟲及文本情緒分析建構線上美妝商品推薦系統

為了解決Note e Power 缺點的問題，作者謝瑄容 這樣論述：

網際網路發達的時代，多數消費者會在購買前參考其他消費者的評論，避免選到不適合的商品。疫情期間，美妝消費者更加習慣透過線上各平台來研究美妝品的優缺點，但如此大量的文本評論資料，消費者如何一一閱讀及評比？耗費的時間會不會太多呢？而這些線上資訊真的值得信賴嗎？只看星級評分真的準確嗎？本研究以線上美妝品為例，目標是透過使用心得與電商平台資料，建構一個商品推薦系統。首先，以Python撰寫網路爬蟲程式抓取網頁資訊，其中包含大量的文本評論、星等和產品價格資訊等；並對資料進行預處理，再透過餘弦相似度公式篩選虛假評論，並予以過濾；接著將線上評論和星級評分的資料，利用美妝領域詞典的情緒分析技術計算評論分數；並

透過詞典增強機制提升斷詞準確度及實用性；最終與電商平台的產品資訊加以整合，建構一個精準的且可信賴的美妝產品推薦系統。而消費者可以依據價格、評論分數和商品類別，生成個人化推薦列表。本研究針對暢銷排名前50項的粉底類商品，共蒐集5,702筆消費者使用心得以及2,430筆電商產品資訊。在美妝領域詞典部分，共生成1,315筆詞彙，以提升情緒辨識的準確度。推薦系統準確度初始為81%，藉由詞典增強機制修正詞典後，準確度可提昇至84%。透過此系統可以大量節省消費者搜尋和評估產品的時間及心力成本，亦可協助引導消費者至最合適的電商平台進行購買，不僅提高電子口碑的準確度和可信度，還提升消費者滿意度和服務品質。