中原大學資訊管理學系學位論文
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本研究匯集Facebook專家的意見，以文獻探討與統計方法，歸納出選擇使用社群網站主要考量因素及變數，並建立分析之層級關係，再以層級分析法(AHP)，決定各層級變數間相互之權重。研究結果發現Facebook網站關鍵因素前五重要屬性依序為「系統穩定度」、「連線順暢度」、「建立關係的容易性」、「私密資料的保密性」、「好友推薦機制」。研究結果提供欲藉由虛擬社群互動交流的使用者，在參與經營人際網路與社群之參考方針。
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隨著資訊科技的蓬勃發展，電腦中文資訊處理已從過去研究如何讓電腦顯示中文到了如何讓電腦理解文章的內容。舉凡任何有關於中文資訊處理的範疇，如中文語音辨識、中文資訊檢索、機器翻譯、自然語言理解、中文文字探勘等，都先必須經過中文斷詞之處理，將句子或文章切割成較小單位之詞彙，進而讓機器理解、處理。目前現代化中文斷詞系統，仍必須仰賴後端詞庫或語料庫的詞彙知識，且詞庫之建立必須耗費極大的人力成本。若有新詞、未知詞出現，而中文詞庫的更新無法跟隨上這些詞彙的產生，將會直接地影響到中文斷詞器的斷詞結果。為了因應以上問題，本研究透過提出一具有動態調適能力之中文斷詞系統，從網路上蒐集中文文本並建立、更新中文詞庫。在斷詞計算上，透過遺傳演算法計算最佳之斷詞組合，並以交互資訊之概念的適應函式，加強探討詞彙上下之間的關係。最後於中文文章分類問題上，檢驗研究提出之中文斷詞器與過去學者所提出，以遺傳演算法為基礎之中文斷詞器，以及知名中文斷詞器CKIP之成效。研究結果顯示，若是將欲分類的中文文章，當作詞庫建立的來源來建立詞庫，則使用本研究所提出之中文斷詞器，其所斷詞的中文文章在文章分類準確率上明顯高於其餘二者。且在同樣是使用遺傳演算法來計算斷詞結果的中文斷詞器上，本研究所提出結合交互資訊的適應函式，於相同比較基準上，也較優於過去以詞長、詞頻的適應函式。根據研究結果，若本研究提出的詞庫建立方法，能夠更加廣泛蒐集詞彙，將能提升現有中文斷詞器之斷詞結果。
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在社群網路學習系統中，常面臨到硬體資源無法有效分配與擴充性不足等限制因素，預期一次購足所有設備，則會造成資源閒置；或未規劃例外狀況時，當熱門內容引起學習者激增或大量使用影音服務時，系統負載不足，進而造成服務中斷，而學習者也會因系統操作不佳，而失去使用動機。 本研究藉由開放原始碼OpenNebula建構一個以基礎設施即服務的私有雲端運算環境，透過雲端運算對資源的擴展性和彈性分配的特性，並將Social Learning 2.0概念之 i-Social社交學習管理系統平台移植於此環境中，用以改善其系統效能問題。在實驗部份，透過連線壓力測試及同時上線使用影音服務二種不同效能評估方式。並在比較研究部份，規劃四台電腦節點模擬雲端運算環境，並分成三種不同資源規格的虛擬實例和單一實體電腦，用來比較執行相同i-Social社交學習管理系統，及探討雲端運算技術在基礎設施建置之效益。實驗結果顯示當獲得資源越多之虛擬實例可超越單一實體主機效能；其基礎設施不僅可透過雲端運算技術動態擴充實體節點並可彈性調整資源，整合各節點可用資源，也能顯著的提升 i-Social 社交學習系統的整體運作能力。
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過去的行銷手法，不外乎透過銷售員當作第一線的服務人員讓消費者諮詢及推薦其店家商品，如今時代轉變，網路行銷手法花招百出，除了透過穩健的行銷方式之餘，藉由「正妹效應」這股風潮，可促使店家營業額大增及網站的點閱率攀升。 探討旅遊網站使用及經營相關研究中，大多主要是在探討使用意圖及網站服務品質和顧客滿意度這三個。本研究將加入線上客服人員「外表吸引力」及與使用者之間「互動性」的程度兩項因子，來探討使用者對於旅遊網站所提供服務之服務品質、滿意度及持續使用意圖影響。本研究欲探討的目的為以下兩點：(一)探討線上客服人員的「外表吸引力」是否會影響使用者對於旅遊網站的服務滿意度及持續使用意圖。(二)探討線上客服人員與使用者之間的「互動性」是否會影響使用者對於旅遊網站之服務滿意度及持續使用意圖。 本研究以太麻里旅遊網站使用者做研究對象，採實驗室實驗法，透過分組方式進行實驗後填答問卷，總共回收240份有效問卷，以迴歸分析方法來檢驗模型架構，研究結果顯示：一、線上客服人員之「外表吸引力」會正向影響使用者對於旅遊網站的服務滿意度及持續使用意圖。二、線上客服與使用者之間的「互動性」會正向影響使用者對於旅遊網站之服務滿意度，在持續使用意圖上並沒有顯著的影響。透過本研究分析結果，可提供社群經營模式旅遊網站，希望日後網站提供服務時能往此方面增加更完善之功能。
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在情感分析領域之中，如何將電子本文準確分類至正確的情感傾向，一直是熱門的研究議題之一。若能準確將這些網路上的產品評論文章、網誌內容作情感喜好或厭惡的分類時，將能創造出更多的應用發展，像是提供企業在產品或服務上的競爭分析、營銷分析…等。或給予使用者在查詢一事件或議題上，能快速提供大眾意見，讓使用者能迅速了解公共議題上的情感傾向。SentiWordNet為一在情感分析內重要的情感詞彙資源，以WordNet為基礎將詞彙給予情感數值來表示該詞彙的情感程度，分別給予每個詞彙在不同情況下正面、負面與中立三個傾向的情感數值，透過詞彙的情感數值便能瞭解該詞彙具有何種情感。然而，在過去情感分析的研究中，著重於如何建立與找尋出情感詞彙資源，或使用已建立好的情感詞彙進行情感分析。較少有學者探討SentiWordNet內中立詞彙對情感文章分類的影響，與依據不同領域重新修正中立詞彙情感數值，使其貼近該領域上的情感使用。因此，本研究提出以詞彙相關性方法來重新修正SentiWordNet的情感字典，改善SentiWordNet的情感字典內中立詞彙的情感數值，從中萃取出SentiWordNet情感數值錯誤或未能符合領域的詞彙，藉此來改善情感分類上的準確。
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資訊技術的應用既深且廣，網路服務的多樣化；儲存媒體的容量越來越大，但體積卻是越來越小；雲端概念如火如荼的發展，更是成為資訊產業發展的焦點。由於前述各項因素，衍伸出更多資訊安全方面的顧慮，急待資訊科技運用者的重視。然而，公司資訊人員在導入資訊安全相關的解決方案或設備時，卻常常遭遇到推展困難的情形。因此，本研究透過以全方位的ISO27001資訊安全管理規範，針對不同規模級距之電子業進行問卷調查，續以自組織映射圖網路(SOM)的技術進行問卷資料的分群圖像化，預期產出一資訊安全地圖，期能以淺顯易懂且具有說服力的方式，讓眾多的資訊安全決策者了解公司資訊安全的妥善程度，做為判斷推展加強資訊安全的決策依據。ISO27001的133個控制項，涵蓋的資訊安全規範之範圍是全方位的，但也由於項目太過繁雜，無法很直接的從中看出公司資訊安全的妥善程度。本研究分別以ISO27001的11個領域、39個控制目標及133個控制項為維度，產出三個結果些許差異的分群圖，並對於各群特徵加以定義說明，透過這樣的地圖，期能提供給其他公司，提升判別其公司資訊安全概況的效率。
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為了讓人工蜂群演算法加以優化，本研究對人工蜂群演算法陷入區域最佳解與搜索不精確等問題，提出二次跳躍與粒子蜂群策略改良人工蜂群演算法，二次跳躍策略包含廣域探索的一次跳躍與深度開發的二次跳躍，改良人工蜂群演算法工蜂的部分，一次跳躍可以使蜂群大幅度的搜索，讓移動失敗的蜂群，透過相對位置的映射，飛行到新的區域進行探索，二次跳躍是小幅度的開發，目的是將差勁的蜜蜂，因為全域最佳解的資訊讓蜜蜂在豐富的食物源附近進行搜索，二次跳躍策略可以改善人工蜂群演算法的移動，增加演算法的多樣性與搜索範圍；粒子蜂群策略是運用粒子群演算法方向性的概念，改良人工蜂群演算法的觀察蜂，利用全域最佳解與鄰近蜂群兩者所產生的差異向量進行引導，使觀察蜂吸收兩者的資訊，改善搜索的移動，增加演算法的開發能力。
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企業為滿足顧客不同的需求，產品種類有多樣式的趨勢，當企業的生產型態轉為多樣式客製化生產時，其產品複雜度的增加，相對提高成本估算與績效分析的困難度，故必須具有相關配合運作的機制，使管理趨向專業化，並建立更快速的反應機制，以提昇競爭力故產生了許多與專案相關的組織與管理方式。 本研究企圖應用作業基礎成本制度（Activity-Based Costing）在多專案型的功能性組織，消除傳統平均成本制所扭曲的間接成本，提供更準確的成本資訊並根據個案公司的作業流程與架構，參照文獻資料制訂並實證導入ABC的標準步驟，供作參考。
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人工蜂群演算法 (Artificial Bee Colony, ABC) 是於2005年由Karaboga所提出之最佳化演算法，它具有非常良好的穩定性與求解能力，控制參數少、計算簡潔而易於實現。人工蜂群演算法的效能也已經由多個實驗研究，得到了眾多學者們的肯定，並逐漸受到重視，而開始廣泛應用於各種最佳化問題，因此，近年來學者們也開始熱衷於改良人工蜂群演算法，使其成為近年來熱門的研究對象之一。 人工蜂群演算法雖然具有非常良好的穩定性，但是卻依然存在著後期過早收斂、開發精度不佳等問題。本研究在參考了眾多學者之相關改良文獻後，發現以群中心為基礎的改良方法，其發展還尚不成熟，因此，本研究提出一種新式的群中心改良策略，嘗試加強人工蜂群演算法之開發能力。 本研究共尋找了22個測試函數來進行實驗，從實驗結果得知，本研究提出之群中心策略，確實能夠有效地加強人工蜂群演算法的開發能力，使其在後期可以持續開發而不會過早收斂，在大部分測試函數上的表現都具有明顯的改善，除了能夠獲得更好的結果之外，還能夠加強其穩定性。另外，本研究也將群中心策略應用於其他學者提出之已改良人工蜂群演算法，確實也能夠加強其效能，並能夠獲得更好的結果。
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隨著網際網路的快速發展，社群網站已成為網路使用者最常拜訪的網路媒體之一，而社 群網站的規模也隨著環境的改變下，提供更多元的服務，以滿足使用者的需求，增加社群網 站獲利的管道。本研究將以資訊分享平台的虛擬社群，並具有線上購物功能為研究標的，整 合「信任建立模型」(Trust-Building Model)與「承諾-信任理論」(Commitment-Trust Theory)作 為研究架構，對社群成員於社群網站的購買意圖進行驗證。本研究共回收422 份問卷，經分 析之後，其研究結果如下：(一)「關係利益」、「共享價值」、「信任」皆會正向影響使用者對 社群網站的「承諾」；(二)「共享價值」、「網站聲譽」、「網站品質」皆正向影響使用者對社群 網站的「信任」，「感知風險」會負向影響使用者對社群網站的「信任」；(三)使用者對社群網 站的「承諾」、「信任」會正向影響使用者「依循網站提供的意見」；(四)「信任」、「依循網站 提供的意見」會正向影響使用者「在社群網站中的購買意圖」。期望該研究結果能提供社群網 站未來經營時的參考依據。