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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳韋翔
研究生(外文):CHEN, WEI-XIANG
論文名稱:應用文字探勘技術探討海洋政策於社群網路的推廣成效分析
論文名稱(外文):Applying Text Mining on Social Networks for the Promotion Effectiveness Analysis of Marine Policy
指導教授:李建邦李建邦引用關係
指導教授(外文):LEE, CHIEN-PANG
口試委員:李建邦黃淵科林汶鑫
口試委員(外文):LEE, CHIEN-PANGHUANG, YUAN-KOLIN, WEN-SHIN
口試日期:2021-01-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄科技大學
系所名稱:海事資訊科技系
學門:運輸服務學門
學類:航海學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:文字探勘社群分析語意分析海洋委員會
外文關鍵詞:Text MiningSocial AnalyticsSemantic AnalysisOcean Affairs Council
相關次數:
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雖然目前已經有很多文獻針對社群行銷進行研究,探討如何藉由操作社群媒體上的資源,達到有效行銷目標之策略,但卻較少有針對政府單位於社群平台的政策宣導成效進行分析。為了瞭解與探討政府單位於社群平台政策的宣導成效,本研究將以海洋委員會的官方社群平台為例進行深入研析。在研究中期望透過文字探勘及語意分析的技術,針對海洋委員會的官方社群平台所發表之文章內容進行分析。
由於目前Facebook因資安政策所以已無法直接透過Facebook Graph API進行資料串接獲得相關訊息,因此,本研究改為透過網路爬文的技術針對海洋委員會官方Facebook蒐集資料,如:貼文內容、貼文時間、回覆數量以及按讚數量等訊息。本研究設計自動爬文程式,藉由長期資料蒐集,並依目前所蒐集到的資料進行語意分析,探討貼文內容之語意議題,並以文字雲與語意網路進行呈現。
本研究最後再進行語意分析以了解貼文廣度與深度之關聯,探討影響貼文推廣之因素,瞭解究竟何種貼文類型或貼文時間點較易受到民眾的喜愛,並可做為未來海洋委員會進行滾動式修正於社群平台的文章特性之依據。

Recently, many kinds of literature focused on social media marketing to research the strategy of achieving marketing goals through social media resources. However, fewer kinds of literature researched the promotion effectiveness analysis of government policy on the social network platform. Hence, this thesis focused on the official social platforms of the Ocean Affairs Council to analyze the promotion effect of the maritime policy by using text mining and semantic analysis.
Due to the information security of Facebook, it can not directly receive any information from the fan page of Facebook through Facebook Graph API. Therefore, this thesis used web crawling technology to collect data from the Ocean Affairs Council’s fan page. The collected data included post content, post time, number of comments, and number of likes. This thesis designed an automatic web crawling app to collect data and then analyzed it using wordcloud and semantic analysis.
Finally, this thesis analyzed the breadth and the depth of each post to discuss the effect factors of which kind of post or post timing is more popular. This thesis also wishes the research results could suggest the Ocean Affairs Council and do rolling corrections to their posts on the social media platform.
摘 要 i
ABSTRACT ii
致謝 iii
目 錄 1
表目錄 3
圖目錄 4
第一章 前言 5
1.1 研究背景 5
1.2 研究動機 5
1.3 研究目的 7
1.4 研究重點及預期目標 7
第二章 文獻探討 8
2.1 網路爬文 8
2.1.1 網路爬文定義與背景 8
2.1.2 網路爬文的基本概念 9
2.1.3 網路爬文相關研究 10
2.2 文字探勘與語意分析 11
2.3 關聯規則 14
2.3.1 Apriori演算法 15
2.4 海洋委員會簡介 19
第三章 研究方法 20
3.1 研究過程與步驟簡介 20
3.2 資料蒐集目標 22
3.3 網路爬文 22
3.4 資料儲存 22
3.5 分析貼文廣度及深度 25
3.6 確認貼文有效時間 26
3.7 語意分析 26
3.8 探討影響貼文因素 27
3.9 結論與建議 27
第四章 分析結果 28
4.1 資料的敘述統計 28
4.2 瞬間與累積貼文Level判斷 32
4.3 貼文有效時間分析 35
4.4 語意分析 38
4.4.1 斷詞結果分析 38
4.4.2 文字雲分析 39
4.4.3 語意網路分析 40
4.5 貼文比較 41
4.5.1 貼文時段分析 41
4.5.2 貼文時間點關鍵詞分析 42
第五章 結論 43
5.1 研究結論 43
5.2 研究未來發展 43
參考文獻 45
附錄 47

Delen, D.、Crossland, M.D. (2008). Seeding the survey and analysis of research literature with text mining. Expert Systems with Application, 34,1707-1720.
Hutchison, P. D., Daigle, R. J., & George, B. (2018). Application of latent semantic analysis in AIS academic research. International Journal of Accounting Information Systems, 31, 83-96.
Landauer, T., Laham, D., & Foltz, P. (1999). Learning Human-like Knowledge by Singular Value Decomposition: A Progress Report.
Agrawal, R., &Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules.Proceedings of the 20th International Conference on VLDB,487-499.
Agrawal, R., Imielinski, T., &Swami, A. (1993). Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. ACM SIGMOD Record,207-216.
蔡京儒(2015)。結合BDI代理人與網路爬蟲。國立中央大學資訊工程研究所碩士論文。
葉擇安(2015)。應用多重代理人系統於情報蒐集的社交網路爬蟲之研究:以臉書爬蟲之建構為例。國防大學資訊管理學系碩士論文。
徐寧(2018)。論大數據時代資料蒐集之智慧財產法與競爭法爭議—以網路爬蟲技術為中心。國立政治大學科技管理與智慧財產研究所碩士論文。
柯唯揚(2020)。應用社群網站於社群媒體行銷 – 以爬蟲程式與改良社會網絡分析於Facebook。輔仁大學資料管理學系碩士論文。
郭伯臣, 廖晨惠, & 張正杰. (2018). 應用潛在語意分析增強學生的閱讀能力. 數位學習科技期刊, 10(1), 31-55.
李國榮, 顏暄祐.(2019). 網路口碑對消費性企業績效之影響:大數據之應用. 屏東大學學報-管理類, 2, 47-71.
陳怡廷, 陳麗如, & 吳姿瑩. (2016). 從部落格探索客家旅遊目的地意象之研究—自然語言處理的方法與應用. 戶外遊憩研究, 29(2), 81-111.
管瓊瑛, 謝寧, 陳潔, 張桂萍, 高翊瑋, 謝邦昌, 張嘉芳, & 張耀懋. (2017). 長期照顧政策是照顧老人還是失能者?-以蔡英文臉書為例探勘民眾認知. 台灣公共衛生雜誌, 36(5), 511-520.
陳林志, & 陳冠瑜. (2015). 利用語意分析模型分析谷歌部落格搜尋引擎效能. 第二十六屆國際資訊管理學術研討會, 臺北.
斷開中文的鎖鍊!自然語言處理(NLP),〈未知詞擷取作法〉(7.Nov.2018)。<https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/>(1.Mar.2020).

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