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配銷網路供應鏈系統下新的建模與有效解法

供應鏈（Supply Chain）的發展與企業經營管理及資訊系統的進步密不可分。早期企業強調以大規模的生產方式來降低生產成本，較不考慮市場因素，且生產與製造缺乏彈性的情況下，企業在面對市場需求波動時大多以增加庫存量來解決問題，很少考慮工廠與倉庫之配銷規劃。故企業為了提升競爭力與客戶之服務品質，對於如何設計出一個有效又正確的配銷網路（Distribution Network）模型，已成為企業首要之目標。在此為前提下，本研究針對Amiri（2006）所提出之配銷網路模型進行研究，發現其非必要之變數太多以及倉庫容量在某些情況下，會使得此配銷網路模型在計算配送數量時產生不合理之現象，故本研究將其配銷網路模型重新建構，刪除非必要之變數與解決不合理之計算配送數量上的問題，並利用拉氏鬆弛法（Lagrangian Relaxation，LR）發展了一套演算法的求解機制，有效求解其問題。

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以免疫演算法應用健保次級資料於HD-PS之研究

健保資料庫(Claim Database)所記載的縱向數據資料能反應日常生活實際現象，因此成為藥物流行病學研究於疾病治療的效用等相關研究之重要工具。然而健保資料屬於在非控制環境下依照特定目的而收集的次級資料(Secondary Data)，因此潛藏著無法完全被觀察到的相關潛在干擾共變數。若能在面對巨量建保資料庫時，適當的應用以傾向分數(Propensity Score, PS)為基礎的高維度傾向分數(High-Dimensional Propensity Score, HD-PS)來針對未知或潛在的干擾共變數進行分析，其結果會比傳統傾向分數更接近隨機臨床試驗及觀察型研究結果。 然而目前HD-PS相關研究多探討其優越性，卻較少探討如何由巨量健保資料中的篩選出適合分析的病患數量，因此當面巨量健保資料時，並無法明確的定義病患樣本的擷取數量，以及病患數量是否會對HD-PS在探勘干擾共變數於偏差調整時造成影響。因此本研究採用免疫演算法結合HD-PS與網格運算來進行病患數量對於探勘干擾共變數之影響的探討。

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社群網站中資訊共享行為之研究：以Facebook社團為例

在現今生活中，網際網路已是大家公認能夠即時取得最新資訊和溝通之工具。對於追求新知的社會大眾來說，網際網路絕對是最迅速又方便的資訊取得來源，透過網站搜尋、獲取資訊以及吸收知識，讓網路使用者得以累積資訊，進而再與其他網友交流互動，讓資訊分享能強化與延伸。社群成員的互動，尤其是資訊共享行為成為將社團成員聚集在一起的最主要因素(蔡至欣與賴玲玲, 2011)。因此，本研究之目的在於探討社群網站中資訊共享行為，以社會資本理論(Social Capital Theory, SCT)為基礎，結合資訊分享行為建構研究模式，並以Facebook社團使用者作為研究對象，試圖瞭解影響使用者對於Facebook社團的資訊共享之因素。研究方法為量化研究之調查法，採用網路問卷系統蒐集研究資料，回收樣本316份，有效樣本308份。使用SPSS 20.0 與SmartPLS 3.0等統計軟體進行資料分析、信效度檢定與假設檢定。研究結果顯示，社群網站成員之「互惠規範」及「信任」與「資訊共享行為」存在直接的正相關；於社團中成員之「資訊共享行為」與「滿意度」呈正向關係；社群網站成員之「資訊共享行為」及「滿意度」對於社團「持續使用意願」皆顯示具有顯著正向影響關係。最後討論理論與管理意涵、研究限制，以及未來研究建議。

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適地性行動指南app之開發-以雲林縣為例

由於近年來科技的發展，智慧型手機變得相當普及，可以說已是人手一機的情況，而智慧型手機的功能也越來越多樣，如無線上網、GPS衛星定位、APP應用程式等。在這些方便的工具結合下，產生了適地性服務（Location-Based Service，LBS），適地性服務為經由GPS，或無線網路取得使用者目前位置，提供使用者相關的服務，如附近店家的廣告、附近那裡有便利商店、提款機、加油站等服務。本研究以APP應用程式為主，結合GPS來得到適地性服務，幫助使用者規劃旅遊的景點、住宿、餐飲等地點，讓使用者在可以事先規劃好可能要去的地方，而旅遊時可以依當時的情況，與使用者需求，提供所需的資訊。 最後透過文獻探討，提出研究之架構。經由問卷回收與資料分析，得到構面之相關影響結果，以提供給後續功能維護之參考。