元智大學資訊管理學系學位論文
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根據Standish Group公司的研究，僅有15~35%以下的資訊系統專案能夠在預定的時程及成本預算內完成。因專案失敗所造成的龐大金額損失，值得找出方法來提高資訊系統專案的成功率。過去研究發現，許多資訊系統專案的失敗並非導因於技術問題，而是來自專案團隊成員之間的衝突。 本研究以國內產業資訊部門為研究對象，探索軟體開發過程中衝突的來源，並探討「互動」能否有效調節衝突。透過文獻探討，本研究將衝突來源分為程式設計師因素、系統分析師因素，以及專案團隊因素。其次，建立研究架構與假說，設計問卷，以「最近一年內」參與完成之內部開發軟體專案作為填答依據，透過SPSS、PLS對回收樣本進行統計分析，驗證本研究之假說。 研究結果顯示，不論專案團隊大小，「程式設計師的表達能力」及「系統分析師的表達能力」均可減少「軟體開發過程之衝突」；在大的專案團隊，「系統分析師對業務面的了解程度」反而增加「軟體開發過程之衝突」，且模型的解釋力較原模型來的好。而「互動」的調節效果並不顯著，但隨著互動品質高低的不同，「程式設計師的表達能力」與「系統分析師的表達能力」對「軟體開發過程之衝突」呈現不同程度的影響。而「互動」對「軟體開發過程之衝突」的中介效果則十分明顯。
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院內感染是指病人在住院過程中發生的感染。依據美國CDC 2009年收案標準，其中主要感染部位為泌尿道感染、血液感染、呼吸道感染與手術部位感染等4大類。呼吸道感染為加護病房病人最常見的感染部位，其中又以肺炎最具代表性，其所導致的臨床徵狀極為嚴重且致死率高。院內感染監測著重於蒐集病人相關感染資料、進行分析與追蹤。過去大多數醫院因資源不足，導致在院內監測工作執行上難以全面且有系統地主動進行。近年來由於醫院紛紛推行電子病歷，並可以有效的支援日常的臨床作業。本研究將整合醫院現有電子病歷的優勢，建置一院內感染肺炎監測系統。本系統架構以服務導向架構開放式設計為基礎將醫院異質系統進行有效地連結、主動地蒐集病人資料並進行自動彙整，可以提供即時且詳盡的病人監測資訊，並協助院感人員進行日常院感作業之監測，以節省資料蒐集時間並有效提昇整體院內感染監測效率。
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本研究目標在於協助建立虛設行號預警機制，提供其決策參考。為符合預警機制之流程，透過專業經理人建構出各查核管控點，即以各查核管控點進行資料收集、分析的步驟，以符合各階段所能獲取的資訊，並將資料分布及分析結果以視覺化方式呈現，以利觀察。本研究樣本為一虛設行號集團，故能忠實呈現集團間勾結的情況，並定義15種虛設行號特徵現象，對其個別分析，結果顯示確有數種特徵現象相當顯著，可藉以發現虛設行號的蛛絲馬跡，並且運用集群分析將虛設行號分類，除單一時間點外，同時分析虛設行號時間序列的變化，期望發現各時期的特徵，透過集群分析，已建立出數種樣型資訊以區別各虛設行號之差異。
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隨著資訊科技的進步與電腦運算能力的提升，現今已有許多問題仰賴電腦輔助解決問題。然而分類問題在現實社會中佔有相當大的比例，因此分類問題確實值得深度探討。過去解決分類問題中，大多數演算法或模型可帶來不錯的效果，但對於眾多分類問題的求解穩定性卻不進理想。近年來啟發式演算法設計在許多問題上皆可得到相當不錯的效果，其主要是以演化的方式來學習問題本身的特性，以迭代的搜尋期望找尋可行的解決方案。本研究希望透過演化式演算法中的類免疫演算法為基礎，發展出一個類免疫分類演算法來解決分類問題，演算法包含克隆選擇、免疫抗體分級制度及新抗體繁殖，其中產生新抗體的方法將利用漸進式學習法達成，透過這些設計期望提高整體演算法的效率及收斂性。本研究實驗設計以網路異常入侵及信用評核為主要解決之分類問題，而實驗結果顯示本研究所提之類免疫演算法結合漸進式學習可在不同分類問題上得到相當好的分類效果。相較於其他分類演算法，本研究所建立之類免疫分類演算法具有相當程度的正確性及穩定性。
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隨著Web 2.0 的進步，各式各樣的網路服務使得使用者從傳統的訊息接收者，轉變為有影響力的訊息傳播者，甚至是訊息來源。因此，造就了社群網站的興起與蓬勃，社群網站是指提供「社群網路服務（Social Networking Service, SNS）」的網站，主要作用是為一群擁有相同興趣與活動的人建立線上社群。這類服務往往是基於網際網路，為用戶提供各種聯繫、交流的交互通路，如電子郵件、即時消息服務等。多數社群網路會提供多種讓使用者互動起來的方式，並為信息的交流與分享提供了新的途徑。如YouTube與Flicker分別提供了多媒體影音與照片分享的服務。 此外，社群標籤為線上社群網路不可或缺的組成成分，為使用者對於資源的描述，且可作為使用者的主觀認知與目標信息間的連結。故標籤可反映使用者特徵與行為以及資源的特性，標籤間的語義關聯性亦呈現了資源間的關係，以及反映使用者對於詞彙的使用習慣，且相較於透過搜尋引擎執行關鍵字萃取，社群網路內更包含了大量豐富的語義資訊。 故本研究基於社群標籤特性，以建構統計式同義辭典，並應用於文件分群技術，以驗證與評估此同義辭典效力。其考慮使用者在某一情境下的分群偏好，並利用社群書籤網站作為資訊來源，萃取相關書籤的標題、標籤及書籤收藏人數，以建構統計式同義辭典，並應用於個人化文件分群技術，並且與現存之情境式文件分群技術比較其分群效力，以進一步驗證與評估本研究所建構之同義辭典效力。根據本研究的實證評估結果，本研究所提出之個人化文件分群技術其分群效力遠勝於內容為基礎之文件分群技術，而略勝於以網際網路(i.e., Google Search)作為資訊來源建構之同義辭典的情境感知式文件分群技術。
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隨著商業環境中競爭趨勢愈來愈為激烈，各廠商不斷地推出最新的商品，以期能提升在市場上的競爭力。由於新商品推出頻繁，使得市場上商品的數量龐大、更新速度迅速，增加了商品尋找的複雜度。在此背景下，協助消費者或企業有效率且正確地自大量的商品中，找出有興趣的商品及相關的競爭(或替代)商品，成為一項重要的工作。競爭商品挖掘(Competing Product Mining)可以協助消費者在購物前，了解市場上存在的性質相似的競爭商品，並進一步利用意見挖掘(Opinion Mining)的技術來比較這些商品的優劣，協助購買決策的制定。對企業而言，競爭商品挖掘可以協助他們進行環境掃描(Environmental Scanning)，即時掌握競爭對手的動態與競爭商品的市場反應。先前研究並沒有為競爭商品挖掘發展出專門的技術，因此，本研究提出利用網路探勘(Web Mining)與文字探勘(Text Mining)之技術，自網際網路中發掘與擷取有用的資源並加以分析，以找出某一特定商品之競爭商品列表。本研究針對提出的技術，實際建置一個競爭商品挖掘網站，以展現所提技術的可行性。此外，本研究也與現今提供商品簡介的網站之競爭商品列表進行比較，以驗證所提系統的效能。
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許多個人和組織認為虛擬社群的應用能夠協助他們提高銷售業績，尤其是交易導向的虛擬社群，例如網路拍賣。儘管過去的研究發現交易導向的虛擬社群能夠讓電子零售商以簡便且低價的方式創立電子商店以電子商務，但僅有少數的研究探討到底這些電子商店如何實際地在交易導向的虛擬社群中經營其商業活動。因此，本研究的目的是探討電子零售商如何透過虛擬社群經營其電子商務活動。本研究採用多個案分析法觀察六個在雅虎網路上新電子零售商，藉以了解他們擴展產品知名度及提升銷售額的過程。研究結果發現: (1)在臉書及部落格加入有趣詼諧的故事內容能夠吸引網路使用者的注意；(2)以圖片來輔助宣傳活動較能夠引起網路使用者的參與；(3)將電子商店上的產品圖片設計得井然有序能夠促使消費者購買商品；(4)舉辦「無厘頭」的促銷活動能夠提升商品銷售量；(5)利用「問與答」來提醒消費者現有的服務或促銷活動，能夠增加商品被銷售的可能性；然而, 我們也發現(6)電子商店的線上促銷活動所影響的時間非常短暫（約莫一週），其效果因此十分有限。關於本研究的限制以及在學術上的回饋將於本文的最後一章被討論。
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本研究是探討產品類別對廣告語言、廣告代言人及廣告風格是否會有影響，並進一步探討廣告風格與廣告語言、廣告代言人與廣告語言是否存在著相關性。並進一步檢驗語言是否能成為產品市場定位的工具。本研究錄製2012年1月2日至2012年1月6日民視、三立台灣台、中視、東森新聞台、TVBS-N共五個頻道，晚間七點至九點所播出的所有廣告為本研究的樣本。樣本總計為1236則，扣除重複的廣告為416則。 本研究結論所得如下: 1.國語、台語、無聲與產品類別有顯著關係 2.代言人與產品類別之間有顯著關係 3.對話方式、場景與產品類別之間有顯著關係 4.廣告語言與代言人之間會互相影響 5.廣告語言與廣告風格之間會互相影響
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本論文研製在探討自2010年推出之「精神分裂症個案管理計畫」之門診病患就醫行為與費用探.討。研究方法以SPSS 12.0統計軟體進行統計檢定：（1）個案管理計畫實施前後以Pair-T檢測發現588個案，實施個案管理計畫後比較在門診精神科每人次醫療費用、門診精神科就醫次數、住院精神科每人次醫療費用、住院精神科住院天數均呈現下降趨勢，並無顯著差異；實施個案管理計畫後比較在門診精神科診療費、住院精神科就醫次數，呈現顯著差異；（2）後測-參與與否『精神分裂症個案管理計畫』，統計無顯著差異，但較非參與個案管理計畫門診每人次醫療費用、每人次藥費、每人次診療費獲得有效控制成長；（3）家人支持度行為對實施個案管理計畫後門診精神科醫療費用與藥費，具顯著性差異。針對「精神分裂症個案管理計畫」支付制度實施初期而言，其門診精神科(醫療費用、藥費、就醫次數)、住院精神科(醫療費用、藥費、住院天數)耗用是有比過去減少，顯示醫療效率是有提升的。在整體支付點數上，家人支持度行為醫療費用集中於主動積極協助病人就醫及無親屬或幾乎拒絶任何形式之合作支持兩端，對病患來說，在相同之疾病下，個案管理計畫實施多方關注病患本身，使得病患重視疾病認知，減少住院就醫次數，可見對病患亦是有利。
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演化式演算法最常用於求解組合性問題，其中大多數的演算法可求得不錯的求解品質。但隨著組合性問題的求解複雜度逐漸提升，因此，過去的演化式演算法容易產生過早收斂或失去群族多樣性的問題。傳統演化式演算法所求得的解是以適合度函數作為評判優劣，然而本研究進一步計算解的部分優勢資訊（區塊），藉由保留具有優勢資訊進而提升求解的效率。本研究提出一種新的演化式演算法稱之為基於區塊之演化式演算法（Block Based Evolutionary Algorithms, BBEAs），主要是透過估計分配演算法（Estimation of Distribution Algorithms, EDAs）建構的優勢矩陣，有效地找出具有優勢的區塊，並經由區塊組成具有競爭優勢的人造解，因此，所提出的演算法是兼具效率以及效果之萬用型演化式演算法。本研究透過組合性標竿問題中的旅行推銷員問題（Traveling Salesman Problem）來驗證BBEAs的求解品質，由實驗結果可知在Kro、Pr、PCB等系列問題上，BBEAs求解品質皆優於傳統演化式演算法。