臺灣博碩士論文加值系統

自網路普及發展以來，網路口碑成為了影響現代遊客行動的重要參考因素。經由許多相關的研究討論。我們可以發現，網路口碑分享的好壞網路上的搜索度，甚至於台灣的經濟發展情形，都會可能會影響到當地的旅遊人潮。
因此，本研究運用文字探勘方法，從台灣各大知名部落格蒐集民國99年1月至103年2月共3452筆資料，再經由斷詞處理，以及特徵詞選取，最後萃取部落格討論者之情緒，量化轉換成情緒分數，並利用類神經網路(Neural Network)建立預測模型，再投入Google Trends小琉球的熱門搜索度以及台灣各項經濟指標當自變數，由大鵬國家風景區所提供的小琉球旅遊人數當依變數，並採用MAPE(Mean Absolute Percentage Error)計算結果進行評比。實證結果發現：1、 網路口碑、網路搜尋熱門度結合經濟指標對於預測旅遊市場景氣溫度確實有效。2、以經濟指標、網路搜尋熱門度結合網路口碑情緒分數的的預測模型較其他變數組合之類神經網路模型優良。3、實證結果發現以網路口碑情緒分數往前平移一個月份之預測能力最佳，證明網路情緒分數對預測未來小琉球旅遊市場景氣溫度之影響時點為一個月。
本研究以實證結果為基礎，對小琉球的當地政府以及業者提供一個具有客觀性以及創新性的預測方法，可在實務上運用於發展未來營運計畫時預測之參考依據。

With the growth of internet, the electronic word-of-mouth (eWOM) becomes an important reference influencing tourism activities. Through the characteristics of Internet reputation, this study used the Internet emotional indicators, Internet search popularity on Google Trends, and economic indicators to empirically predict
that the volume of tourism in Liuqiu is the exact acceptance of the liuqiu tourism market.
In this research, we use text mining method to collect total 3,452 discussion
records about Linqiu tourism from website’s blogs from January 2009 to December 2013. After word segmentation process, feature selection, extracting blog users’
sentiment and converting it into sentiment scores, then, the Internet search popularity
of Google Trends and five tourism-related economic indicators were taken as independen variables. The back-propagation network (BPN) of artificial neural
network was used to construct the prediction models for combinations of different
types of variables for verification and forecast accuracy evaluation. The empirical
results show: 1. Taking advantage of economic indicators , Internet search popularity on Google Trends combined with electronic word-of-mouth can really be used in forecasting the tourism market acceptances. 2. The forecast model that combines electronic word-of mouth with Internet search popularity on Google Trends is superior to artificial neural network models 3. The empirical results show that the best forecasting ability is when emotional scores of Internet reputation are moved forward for one month, indicating that the influential time point for Internet
emotion to forecast the future volume of tourism in the Linqiu tourism market is one month.
Based on the empirical results, this study provides an objective, innovative and convenient way of forecasting for the Liuqiu govermemt and manager. It can be used practically as a forecasting reference for operators when preparing plans of future operations.

第一章 緒論 1
第一節 研究動機與背景 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究範圍與限制 4
第四節 研究流程 4
第五節 名詞解釋 6
第二章 文獻探討 7
第一節 小琉球旅遊相關研究 7
第二節 網路口碑與情緒指標相關研究 10
第三節 文字探勘相關研究 13
第四節 島嶼旅遊滿意度相關研究 17
第五節 類神經演算法相關研究 20
第三章 研究設計與方法 23
第一節 資料蒐集與下載 24
第二節 網路情緒之萃取 27
第三節 模型建立與評量方式 33
第四章 實驗設計與結果 36
第一節 各變數樣本資料 36
第二節 實證結果分析 44
第三節 情緒分數、GOOGLE TRENDS以及經濟指標模型效能之分析 44
第四節 預測未來旅遊市場溫度 48
第五節 討論 49
第五章 結論與建議 52
第一節 結論 52
第二節 建議 53
參考文獻 54
壹、中文部分 56
貳、外文部分 57
參、網頁資料部分 61
附錄 62
附錄1　中研院平衡與料庫詞類標記集 62

參考文獻
(一)中文部分
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