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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 劉育津所指導 江育玲的 美食外送平台之使用體驗分析 （2021），提出全聯 APP PTT關鍵因素是什麼，來自於美食外送平台、文字探勘、潛在主題分析、顧客旅程。

而第二篇論文中原大學 資訊管理研究所 吳肇銘所指導 蔡毓霖的 運用文字探勘技術於企業聲譽分析之研究-以企業社會責任為例 （2019），提出因為有 企業聲譽、企業社會責任、文字探勘、深度學習、情緒分析的重點而找出了 全聯 APP PTT的解答。

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美食外送平台之使用體驗分析

為了解決全聯 APP PTT的問題，作者江育玲 這樣論述：

數位科技發展快速，現代人追求效率與品質的生活，驅使了美食外送平台的快速興起，建立起一個連接餐廳店家與顧客的運輸服務系統，為顧客提供了新型的消費模式。在多變的市場動態環境下，如何提高平台所提供的價值，掌握顧客的想法以及喜好是重要的關鍵，本研究利用文字探勘方法，從線上評論分析foodpanda的使用者討論的面向，以文字雲和詞頻長條圖找出使用者最熱門的討論用字；利用潛在主題分析挖掘正負面評論分別討論的潛在主題；運用顧客旅程方法定義顧客在使用foodpanda美食外送服務時的接觸點，透過個案訪談了解顧客在使用外送平台的服務過程及消費感受與進一步抽樣近期的負面評論，讓企業了解顧客的想法與意見，並提出企

業日後改善其服務的建議。

運用文字探勘技術於企業聲譽分析之研究-以企業社會責任為例

為了解決全聯 APP PTT的問題，作者蔡毓霖 這樣論述：

　　為持續保持競爭優勢，企業必需擁有良好的企業聲譽，而網路的發達及社群媒體的發展，讓許多企業高層開始重視社群媒體的影響力，希望能瞭解其在網路上的聲譽及形象。此外，近年來大眾相當看重企業對於整體經濟、公益活動、社會參與以及環境永續等社會責任相關議題，使得「企業社會責任」構面逐漸成為企業建立聲譽及形象的重要指標。因此，本研究以企業社會責任為例，透過文字探勘、深度學習技術為企業提出一適合衡量企業社會責任的指標及分析模組，藉由蒐集大眾於社群平台（PTT、FB）與企業相關新聞文本及評論留言進行新聞文本分類及情緒分析，來了解企業在網路的企業社會責任形象與聲譽。　　本研究針對網路搜集之企業新聞文本以「企業

社會責任」構面進行標記，並使用SVM、CNN及LSTM三種方法進行分類、比較，找出構面分類成效較佳之方法；此外，針對各構面透過CNN、LSTM及Bi-LSTM方法將企業評論留言進行情緒分類，分別計算出企業在各構面評論留言之正負面情緒及情緒分數，以呈現企業在企業社會責任之表現與形象。　　經本研究搜集之企業「企業社會責任」資料與提出模型分析結果，研究結論主要如下：(1)在新聞文本分類模型中，SVM分類效果相對最為穩定；(2)在情緒分類模型中，Bi-LSTM分類成效最佳，準確率皆達80%以上；(3)透過情緒分析過程，亦發現不同資料來源會呈現出不同評論留言情緒傾向，PTT資料集的評論留言所呈現之情緒以

負面居多、Facebook資料集的評論留言情緒表現則正負情緒涵蓋較為平衡；(4)將情緒分析各企業的情緒得分結果與天下雜誌「2019 天下CSR企業公民獎」之得獎排名進行比對後，證實本研究提出之模型架構可以有效用於分析企業在企業社會責任之表現，清楚了解網路大眾對企業在企業社會責任各構面之看法及情緒傾向，並藉此預測出企業間的社會責任排名及評定企業聲譽。

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