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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），提出台大 食品科技研究所 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。

而第二篇論文大葉大學 觀光餐旅碩士在職學位學程 柯杰亨、謝惠珉所指導 鄭瑋萱的 日本旅遊文學書消費者生活型態與購買決策 （2017），提出因為有 購買決策、生活型態的重點而找出了 台大 食品科技研究所 PTT的解答。

最後網站台大研究所考古題解答ptt則補充：賀!本系博士班系友彭淑卿榮獲科技部110年度吳大猷先生紀念獎. 私立大學. 本單元僅提供各校公佈之研究所試題，試題均製成PDF 格式，請先下載PDF 閱讀程式Acrobat Reader ， ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台大 食品科技研究所 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

為了解決台大 食品科技研究所 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。

日本旅遊文學書消費者生活型態與購買決策

為了解決台大 食品科技研究所 PTT的問題，作者鄭瑋萱 這樣論述：

本研究旨在瞭解購買日本旅遊文學書消費者之生活的型態與購買的決策之現況，藉以分析消費行為、消費者的生活型態與購買決策之關係。本研究以台大實業坊(PTT)日本旅遊版之民眾為對象，採用便利抽樣方式，使用線上問卷總共發放216份問卷，回收的有效之問卷為215份，有效問卷之回收率99.54%。研究發現結果如下：一、不同性別、教育程度、職業類別的消費者於消費決策上有著明顯差異。二、不同的逛書店與瀏覽網路書店頻率及不同出版資訊來源之消費者於生活型態上有著顯著差異。三、不同購買冊數與逛書店、網路書店頻率不同之消費者於購買決策上有著顯著差異。四、不同消費者之生活型態以及購買決策有顯著相關。根據研究之結果提出若

干建議，期提供出版業界及未來相關之研究可加以參考。

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