「方法目的鏈」研究方法被廣泛利用於使用者行為、顧客價值等特性的探討，在進行資料分析時因整個過程中需許多人工涉入以進行分析判斷，導致研究者所制定之詞素不夠客觀或有所錯落時，致使研究成果恐怕很難被複製而失去研究之初衷，本研究擬運用目前時序關聯分析、分群和文字探勘等技術來改善研究者使用方法目的鏈時，詞素在整理與分析工作上的繁複過程，期盼能結合目前資訊科技的長處，期盼能能結合目前資訊科技的長處，提供系統化方式幫助使用方法目的鏈做為研究工具的學者，能更準確和更具彈性的找出基本詞素，以供後續研究之進行。
透過本研究的實證分析，擬提出一套半自動化的方法來協助研究者的建立出更為客觀的「屬性」、「結果」、「價值」三種名詞要素。
本研究主要成果顯示：利用半自動化的方法來協助研究者縮減人工處理訪談稿的時間；客觀的處理過多人工涉入造成資料分析錯誤的發生；更準確和更具彈性的找出名詞要素。

The Means-End Chain (MECs) research method has been widely used to explore customers’perceived values in selecting products. It is a good approach to help entrepreneurs finding the most appreciated product features. But however, while adopting MECs, researchers suffer the hassle of defining Attribute, Consequence and Value elements (ACV elements) from interview data. In addition, such context analyzing work heavily relies on researchers’ subjective opinions, so that the research conclusions might be difficult to replicate and the contributions are limited. Therefore, this paper aims to propose hybrid miming techniques to automatically discover Attribute, Consequence and Value elements which are the most essential components in MEC approach. A case on studying customers’perceived values of social network sites (SNSs) is conducted by the proposed hybrid approach, and the experimental results show our method can discover the ACV elements effectively.

摘要 I
Abstract II
致謝 III
目 錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究背景及動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究範圍與限制 3
第四節 論文流程與架構 4
第二章 文獻探討 5
第一節 方法目的鏈理論 5
第二節 方法目的鏈相關應用 9
第三節 中文斷詞簡介 10
第四節 資料探勘理論 12
第三章 研究方法 21
第一節 研究架構 21
第二節 名詞定義 22
第三節 階段一─詞素萃取 24
第四節 階段二─要素辨識 28
第五節 新要素之探勘 34
第四章 研究結果與分析 38
第一節 中文斷詞與詞素萃取分析 38
第二節 要素辨識探勘分析結果 43
第三節 新要素之探勘分析結果 48
第五章 結論與建議 52
第一節 研究結論 52
第二節 研究限制 52
第三節 未來研究建議與方向 52
參考文獻 54
附錄A：中研院平衡語料庫詞類標記集 58
附錄B： 要素表 59

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