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國立彰化師範大學 資訊管理學系 梁文耀所指導 許竣惟的 情境感知應用於團體推薦系統 －以旅遊推薦為例 （2021），提出kkday評價關鍵因素是什麼，來自於情境感知、團體推薦系統、聚合策略、旅遊推薦。

而第二篇論文開南大學 觀光運輸學院碩士班 林裕強所指導 黃靜倪的 遊客對私人導遊服務需求之探討 （2021），提出因為有 私人導遊、服務角色、服務需求、旅遊動機、導遊風格的重點而找出了 kkday評價的解答。

最後網站新世代玩家！翻轉旅遊的體驗行程平台(五)平台篇則補充：評價 ：如果要選擇國外的旅遊體驗行程，KKday應該是首選，其足跡不僅遍及東南亞與日韓，甚至涵蓋歐美與紐澳，平均單價約60~70美元，部分歐美行程單價甚至 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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情境感知應用於團體推薦系統 －以旅遊推薦為例

為了解決kkday評價的問題，作者許竣惟 這樣論述：

推薦系統幫助使用者解決資訊過載的問題，協助找到其最感興趣的項目。現有推薦系統的研究主要以個人推薦建議為主，卻忽略以團體形式的推薦模式，團體推薦將多個使用者聚合成一個集體偏好，形成平衡團體成員的推薦喜好。在全球旅遊業蓬勃發展與行動服務快速發展，現有的推薦系統多假設使用者的喜好固定不變，但實際上使用者會根據情境狀況而改變喜好，而推薦模型根據使用者情境變化有不同的決策策略與喜好。本研究將透過團體成員對於旅遊資訊因素進行權重排序，再利用聚合策略平均制演算法進行推薦運算，此聚合策略為應用於團體模型中個人偏好與情境感知的最佳方法。因此，本研究實作一以旅遊資訊推薦的情境感知團體推薦系統架構，擷取旅遊網站K

Kday旅遊資訊作為資料集，建構一套即時同步更新的旅遊推薦系統。此外本研究也結合情境感知(Context-aware)影響因素開發應用系統，情境感知使用主動式情境資料（地區、天氣、時間），讓系統服務能更貼近團體成員使用情境。研究結果表明團體使用者對情境感知推薦系統有較高接受度與使用者滿意度；系統驗證表明團體使用者推薦結果在不同的情境狀況下都有絕佳的準確度。關鍵詞：情境感知、團體推薦系統、聚合策略、旅遊推薦

遊客對私人導遊服務需求之探討

為了解決kkday評價的問題，作者黃靜倪 這樣論述：

隨著網路購物的普及率增加，以及網路平台的盛行，許多遊客會選擇上網選購旅遊套裝行程，因此許多旅遊平台相繼推出了微旅行及達人體驗活動，以Airbnb所提出的旅遊在地達人為例，有別於傳統的導遊人員，可以透過遊客的需求，去訂製旅遊行程，提供遊客不同的服務及旅遊體驗，面對微旅行的趨勢越來越盛行，如何確保遊客在不參加團體旅遊的情況下，亦能感受到同等旅遊體驗，探討影響遊客選擇私人導遊之因素，因此本研究想以遊客角度去探討私人導遊之旅遊趨勢。本研究於私人導遊帶團發放進行受訪者抽樣調查，共計發放438份問卷，實得有效問卷422份，有效率96%。本研究採用探索性因素分析瞭解私人導遊扮演角色與風格和旅遊需求與動機項

目，私人導遊扮演角色與風格有23題，整合成規劃與安排及導遊風格兩個構面；旅遊需求與動機有8題，整合成靜態旅遊及動態旅遊兩個構面，然後以獨立樣本t檢定、ANOVA單因子變異數，分析不同遊客基本資料，當有達顯著時再以Scheffe法做事後比較進一步檢定其差異程度。研究結果顯示婚姻狀況及年齡對規劃與安排有顯著差異；婚姻狀況對導遊風格有顯著差異；婚姻狀況對靜態旅遊有顯著差異；婚姻狀況及主要職業對動態旅遊有顯著差異。本研究結果希望能提供旅遊業者實務性的建議參考，更好定位自己的經營模式以及提供未來研究之參考。

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