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結合知識地圖之公部門陳訴文件自動化分案系統

電子化政府是政府部門於便捷的網路環境上提供便民服務，讓民眾可以不用出門便可處理各項業務。而為了提供民眾申訴或表達意見的管道，在政府部門網站內提供「首長信箱」功能。為表示對於民眾意見的重視，因此必須快速且正確地將民眾意見分案至相關單位進行處理及回應。本研究透過訪談方式，發現在這些分案專家的腦中似乎有張各部門工作職掌的知識地圖一般，可以快速且準確的做好分案工作。過去關於文件分案的研究，都忽略這一塊，而直接用文字探勘的技術來做分類。基於上述緣由，本研究嘗試提出二階段的分案處理模式建立文件分案自動化的機制，減少人工作業的流程及成本，提升政府的服務效率。本文所提之二階段分案處理模式，首先運用訓練資料及文字探勘技術來建立知識地圖，接著透過新進文件與知識地圖的比對進行文件分案的預測。經實驗證明，本文所提出之分案模式可以準確且有效率的達致預期的目標。

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影響團購部落格網友購買意願因素之跨層次研究－以主購者特性與商品品牌形象為調解變數

在快速崛起的部落格行銷服務中，結合經營部落格之主購者與網友端，共同進行採購議價的團購行為，增強買方的議價能力，讓共同採購之網友買到價廉物美的商品，儼然已成為新興且流行的網路購買模式。回顧過去部落格之文獻，只偏重單一網友端或部落格經營者之研究，本研究為一窺部落格主購者與網友端兩個層次之決策行為全貌，採用階層線性模式（HLM），一方面探討網友涉入度、網友和部落格的互動、網友對主購者的信任及網友購買意願之關連性；另一方面分析主購者吸引力及團購商品品牌形象，對於主購者信任與網友購買意願之調節效果。本研究結果顯示網友對團購的涉入度越高、網友與部落格的互動越高，對於主購者的信任度越高，進而提升購買意願。同時主購者愈具吸引力，以及團購商品之品牌形象愈佳，對於主購者信任與網友購買意願之間，具有正向的調節效果。

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探討虛擬消費社群之成員參與行為與其前因

本研究引用顧客共同參與之概念，主張消費者在社群之參與具有四種行為表現（遵守本份、口碑推薦、協助他人與提供改善建議），會受到三項共同生產條件（知覺合作規範、產品專業知識與參與動機）的影響。並探討社群成員之市場行家傾向是否會調節共同生產條件與社群參與行為之關係。本文以問卷調查方式，共回收468份有效樣本，並採用階層式迴歸進行分析。主要研究發現歸納如下：（1）共同生產條件對於成員之虛擬社群參與行為皆有顯著的正向影響效果。（2）三項共同生產條件對於四種參與行為各有不同的預測力。（3）成員的市場行家傾向會正向調節「參與動機」與社群成員「口碑推薦」行為之關係。本末提供後續相關研究方向與實務建議。

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VoIP攻擊分析與數位證據鑑識機制之研究

網路電話（VoIP）具有高隱匿性、移動性、低成本性，目前已經成為詐騙集團最佳的犯罪工具之一，本文首先探討網路電話的安全威脅，再針對所有的威脅逐一分析，研究出各種威脅的因應之道，並提出網路電話數位證據鑑識標準作業程序，來解決數位證據易修改的問題，以確保原始資料及所擷取的證據之完整性。最後進行網路電話數位證據鑑識機制的驗證，以供鑑識資通犯罪人員提供未來偵查的原則、方向和準則。

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演化科技意會—衛星派遣科技的人性軌跡

科技中隱含新穎的功能與運作模式，常令使用者感到陌生與驚訝。因此，使用者除了一邊應用科技新穎的功能，一方面也必須去意會、了解科技中隱藏的運作模式。雖然科技意會文獻對初始意會的議題已有深入的討論，但我們其實很少去想，使用者會如何對新科技產生第二度、甚至第三度的意會。本研究提出一個重要的議題：使用者如何持續地與科技互動；此中，使用者對科技的意會又作了哪些改變？這個議題需要分析使用者於持續意會的過程中，產生了哪些學習行為，而這些學習與調適的過程又如何成為科技創新的來源。本研究調查衛星派遣系統導入一個大型計程車隊的歷程，剖析創新演化歷程中，使用者與科技如何互動，對科技又產生哪些新的意會，並發展出新穎的應用方式與工作行為。分析使用者的持續意會呈現出科技的人性軌跡，讓我們更體會到科技始終來自人性的奧義。最後，我們分析本文於科技意會與使用者導向創新理論之貢獻與對企業的實務意涵。

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從購買意願資料中挖掘高度相關性的關聯規則

關聯規則探勘技術是一項重要的資料挖掘技術，這項技術可以從交易資料庫中挖掘消費者購買行為之間的關聯性。現今的行銷策略皆視顧客為公司重要的獲利來源。因此，公司應該積極尋找潛在的顧客，並發展合適的行銷策略以吸引他們。為達上述目的，許多公司已經開始積極收集相關資料庫，並嘗試從這些資料庫中找出有意義的規則，藉以發展合適的行銷策略以吸引這些潛在顧客。本研究探討如何利用關聯規則分析消費者購買手機的決策考量因素，利用關聯規則之支持度與信心度分析消費者基本資料與手機產品特性之間的關聯性，以提供給行銷部門及產品設計部門分別作為行銷策略制定之參考與設計出更符合消費者的產品。然而，使用∑-count方式累計過多具有低支持度的項目集時，卻容易產生不具關聯性的高頻項目集。因此，本研究發展新的方法嘗試從消費者的購買意願中挖掘有意義且有關聯性的規則。此方法乃是運用α-cut的概念過濾不具關聯性的低支持度項目，並且利用相關係數（lift）進一步強化現有挖掘關聯規則的基本機制（支持度-信心度），嘗試從消費者購買意願資料中找出有意義且相關的規則。實驗結果顯示本研究所提出的方法可以找出有價值且具有高度相關的關聯規則。

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以決策樹模型探討未開立慢性病連續處方之影響因子

中央健康保險局為方便病情穩定之慢性病患者就醫，因而推廣慢性病連續處方箋制度，以提供病患做週期性取藥，藉以降低平均門診次數，並且避免非必要之醫療支出。本研究以健保局資料庫為研究材枓，探討2007年全國醫院層級之門診慢性病案件，符合慢性病連續處方箋開立條件之開立與未開立慢性連續處方箋之記錄，運用C 5.0決策樹演算法之分類功能，將慢性病連續處方箋開立與否之影響因子生成決策樹模型與規則集。本研究以「是否開立慢性病連續處方箋」為分類欄位，來探討醫院權屬別、醫院層級別、醫事機構區域別、醫師性別、醫師年齡、科別、醫師平均每日看診量、患者性別、患者年齡、慢性病疾病範圍等十項因子之區別能力，期能找出慢性病連續處方箋開立與否之影響因素。研究結果顯示決策樹模型整體正確率達79.31%，在開立與未開立慢性病連續處方規則集中，有六條符合開立條件而未開立慢性病連續處方箋之描述規則。分析結果發現：首先，有相關影響性之因子共八項（除了患者年齡與患者性別）。其次，有二十一條符合開立條件而選擇開立慢性病連續處方箋之描述規則，有相關影響性之因子共九項（除了患者性別）。最後，在醫院權屬別、醫院層級別、就醫科別等十項因子中，就醫科別與醫院層級別二項因子，對開立與未開立慢性連續處方箋之規則描述，最具有決定性影響。