臺北大學資訊管理研究所學位論文
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現今行動裝置及無線網路蓬勃發展讓使用者可以透過行動裝置處理許多事務，例如：收發E-Mail、瀏覽網頁、玩遊戲、觀賞視頻…等。伴隨著3G/4G網路吃到飽方案和免費的Wi-Fi存取點四處可見，網路變成是裝置和裝置之間相互競爭的資源，而不同的應用程式執行時電力消耗量和模式也不同。因此，如何公平的存取網路資源和延長電池的使用時間成為一個重要的議題。本研究以賽局理論作為使用網路資源的分析模型以及耗電量模型來讓裝置在切換網路時以公平的方式來運作，並搭配應用程式的類型達到耗電量最小化且透過切換演算法將結果呈現。 本研究提出兩種網路切換方法，透過模擬案例將結果呈現。結果顯示出當行動裝置於瀏覽多媒體時，若選擇Wi-Fi存取點作為網路選擇，則能降低耗電量；行動裝置於執行E-mail時，若選擇Wi-Fi存取點作為網路選擇，則增加了較多的閒置和聆聽，因此4G網路較適合E-mail使用。透過本研究所提出的兩種切換方法，分別是基地台負載平衡搭配裝置公平性(Base station Load balancing and Node Fairness, BLNF)選擇方法、密集傳輸導向公平性(Transmission Bound and Node Fairness, TBNF)選擇方法，能使應用程式於執行時選擇適合的網路去連結，以達到資源妥善分配和降低約50%耗電量的目的。
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科技的進步人們利用智慧型裝置使用社交軟體用來溝通公事，不再僅是只有做社交之用途。社交軟體帶來了許多益處，像是提升工作團隊效率，然而，另一方面，社交軟體的使用也可能帶來負面的效應，因為社交軟體隨時隨地方便聯絡，不論是上班還是下班皆可方便聯絡，進而導致工作負荷量大及家庭與工作的衝突。上班時，員工使用社交軟體來溝通公事，而員工下班時，他們仍來利用社交軟體來處理工作的事務，導致員工永遠處於工作的狀態。本研究試圖了解使用社交軟體處理公事的正面影響以及負面影響，以及公私不分之情形。本研究進行了兩個實證研究，此兩個實證研究皆採用問卷調查法，分別收集了442位與299位受訪者，研究中我們發現使用社交軟體處理公事確實可以增加團隊的團體工作效率以及工作團隊的認同感，但也確實讓員工感到工作負荷量過大以及工作家庭之間的衝突。另外，本研究也進一步發現，使用社交軟體來溝通公事使得員工在家庭和工作間角色界線模糊，因家庭與工作角色界線的模糊，使得員工進而產生了家庭與工作的衝突。本研究主要探討使用社交軟體導致的正面與負面的效應，而本研究結論提供了未來研究方向加以探討使用智慧型手機之應用軟體來溝通公事之影響。
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隨著醫療體系的電子化，電子病歷逐漸取代紙本病歷，而電子病歷的使用也隨著政府的推廣已漸趨成熟，伴隨著政府對於電子病歷交換一連串的規劃，各大醫療院所進入電子病歷資訊交換的階段，藉著電子病歷交換的興起，政府隨之推出電子病歷互通系統，以協助電子病歷的交換。本研究將透過電子病歷互通系統，探討醫療體系下使用電子病歷互通系統交換電子病歷的情況，首先透過文獻探討的方式發展出本研究之研究架構，以科技接受模型為中心向外延伸，探討科技接受模型的外部影響因素，並根據本研究情境與電子病歷互通系統之特性，做影響因素的篩選，而除了電子病歷互通系統本身特性外，本研究亦加入外部壓力之影響做探討，分別以政府政策觀點以及外在壓力觀點進行探討。完成研究架構發展後，開始進行研究問卷之設計，問卷題項除了透過文獻的彙整外，亦邀請5位資訊領域與醫療領域專家做內容效度的審查，並透過舉辦座談會的方式進行問卷前測，根據前測結果調整問卷題項，使問卷之題項更加嚴謹以及契合研究情境。最後，以各地區診所醫師為受測對象，進行正式問卷之發放，透過與電子病歷互通系統之建置廠商的協助發放紙本問卷，總共發出1343份問卷，回收有效問卷之樣本數為1066份，回收率高達79.37%。根據診所向醫院調閱電子病歷的情況，以及政府政策推廣電子病歷互通系統之情況，本研究藉由資料分析結果，探討各個構面之間的關係，並針對各假說進行討論，最後提出結論與建議。
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隨著行動裝置的普及與發展，已深深的融入在人們的生活中，然而在電腦與智慧手機趨近成熟與飽和的狀態，使得越來越多的企業開始往小型化穿戴式裝置發展。藉由穿戴式裝置具有輕巧便利的特性，傳送即時重要訊息通知，以及透過貼身配戴且可隨時蒐集消費者生理資訊進而提供分析與建議，給予消費者不同以往健康運動管理的加值體驗。另外亦可藉由穿戴式裝置具有獨立運行的優勢，讓行動連網帶動資料經濟，開創智慧便利生活，進而使具有多元性應用整合得穿戴式裝置備受市場矚目。因而本研究以smartwatch為主，探討消費者在使用穿戴式裝置採用，以及企業如何從多屏裝置中配置其行銷資源以獲得消費者的關注與回應實屬必要。本研究以全球穿戴式裝置產業報告、國內企業觀點以及消費者觀點作為市場區隔變數進行質性研究調查，而後再依據蒐集結果分成採用需求成因、穿戴式裝置採用、跨屏採用以及後續使用與發展四個面向進行歸納與分析，再逐一提出重點命題。最後根據研究發現提出相關結論與建議，作為未來研究與實務應用之參考依據。
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隨著大數據時代的來臨，使得眾多學者繼而接踵的開發出許多處理大數據資料的工具，而Spark是近年來最受歡迎的大數據分析工具，其資料處理效能超過Hadoop。Spark因為記憶體運算的特性適合處理迭代類型應用與交互式資料探勘。然而，Spark目前在處理迭代類型應用時，仍有改善的空間，起因於Spark執行牽涉到Shuffle的指令時，其中的Shuffle會因為跨節點的資料傳遞導致運算時間增加，如果能減少Shuffle次數，Spark的效能將會提升。本研究將透過對程式部分修改以改善Spark在執行迭代類型應用的效能，並找出其他可以藉由此程式修改方法的指令，並於實驗中實作，在三個實驗案例中，搭配著不同的輸入資料集與迭代次數進行實驗，並找出最適合應用程式修改的情況。並於實驗結果中發現，在使用牽涉到Shuffle的多個RDD指令時，本研究透過下載一個較小的RDD策略以取代使用Shuffle指令，可改善最多30%以上的執行時間。
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對於文集事先分類能夠幫助研究者有效的了解文集所包含之議題，但文集分類的方法必須借助文字探勘技術，而現有之文字探勘技術是以英文文本作為探勘標的所開發出的方法，對於中文文獻並無法完全的適用。因為在中文的斷字切詞上(Tokenize)就與英文的處裡有很大的不同，中文的斷詞需要有詞庫來做比對，而詞庫是需要維護的，若是有能夠不需要詞庫比對就能夠有效分類的演算法，對於中文文集分群或分類的處理流程會更方便。而區域敏感雜湊的特徵擷取方式與一般的斷字切詞有很大的不同，它的運作方式是採用固定的長度有規律性的擷取，這樣便不需要與詞庫做比對，就能夠直接的處理中文文集之分類。 本研究利用LSH以及過去所使用的VSM演算法撰寫能夠對中文文集分類之系統，並於線上學術資料庫蒐集6個議題之文獻集作為系統輸入，將蒐集之文獻集分為不同訓練數量的資料，透過系統的特徵擷取處理以及運算處理後，產生各訓練數量之分類結果，以檢視在訓練集數量成長的情況之下，是否對於其分類的準確度有影響，而為了驗證此系統對比過去分類方法其分類效果亦為良好，將這些分類結果透過混淆矩陣來檢視分類結果的準確度，作為衡量兩演算法之分類能力的依據，而最終的結果顯示以LSH演算法進行中文文獻分類也能夠達到良好的效果。
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現今社會中，有許多網路寫手存在於各大評論網站，並且這個議題越來越受到許多人的重視。而過去研究中，大多數研究僅針對網路寫手所貼出的文章以及他們的線索進行分析，鮮少根據網路寫手與其它寫手之間會具有一定的關連性進行分析，因此本研究試圖利用社會網絡分析進行偵測網軍。 本研究採用三個實證研究進行偵測網軍，實證研究一發現，以人工的方式無效，但耗費太多的時間、精力及金錢，因此採用自動化的方式進行偵測。實證研究二中採用社會網絡分析特徵值進行分析，並試圖偵測網軍。實證研究三中，則利用社會網絡視覺化的方式進行偵測，將所有作者進行分群，以找到網軍。研究結果顯示，社會網絡分析是可以利用網軍之間的緊密關係找尋網軍。
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近年來火警事件頻繁發生，由火警轉變為侵害人民財產、生命安全的火災過程中，事前掌握災害來源的相關性知識顯得相當重要。而在火警案件轉變為火災的過程中，若能有效率做到的資源整備與調度，使死亡與受傷人數降至最低，為本研究主要探討的內容。而本研究目的為分析現有火警通報資料庫的數據以建立「火警案件發生數量預測模型」，並評估所建立的預測模型，使模型的結果可以作為消防局相關人員的資源整備與調度之參考依據。 本研究採用文獻分析法找出過去文獻中不足的地方並加以改進。再者，透過深度訪談法，選取與處理火警案件之相關利害關係人進行訪談，改善其資料處理的過程與方法。最後，本研究證實時間序列分析運用於火警案件發生數量預測上具有良好適用性，並於研究中發現以一週作為預測火警發生頻率之期間是適當的，且以各個大隊為預測區域的適用性良好。
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近年來上網已成為現代人不可或缺的行為，而社群網路服務的興起，使得社群網站瀏覽行為也成為人們重要的資訊行為之一。因此本研究以社群網路服務網站做為研究核心，透過蒐集連續3個月智慧型手機使用者的點擊流資料(clickstream data)來進行網路使用者社群資訊行為探勘研究，目的為探討社群類別與各主要類別(包括:新聞、購物、論壇、線上視頻、部落格)網站之間的關聯性。資料分析以取得之點擊流資料後，以使用者為中心(user-centric)以及網站為中心(site-centric)兩種取向進行分析，首先user-centric以相關分析確定與社群類別App/Web有所相關之其他類別App/Web，再以其結果透過固定效果模式探討24小時中性別、年齡以及週間/末對於瀏覽量之影響；site-centric以對應分析顯示各類別App/Web之間的相對分佈狀況，接著利用關聯規則以及Jaccard Index計算出各類別App/Web與社群類別App/Web同時出現之機率。最後透過分析結果針對各社群經營者、App/Web經營者、行銷人員、開發商以及研究者提出建議與後續研究之參考。
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隨著社群網站服務的快速成長與發展，企業開始大幅增加投入於社群媒體行銷預算的比重，致使社群媒體廣告成為網路行銷的重要關注議題。然而，過去與社群媒體廣告相關的學術研究較偏重於傳統網路廣告效果(如點擊效果、轉換率)之研究，對於網路廣告的社群參與行為較少探討。因此，本研究目的在建構出消費者對於社群媒體廣告參與行為的模式，試圖探究消費者之社群媒體參與成因對於社群媒體廣告所產生的參與行為以及後續可能產生之社群成員關係、產品關係和品牌關係等效果間之關聯性。 本研究將透過網路調查方式，與創市際市場研究顧問公司合作，並且採用因素分析以及部分最小平方估計法等統計方式，以確認本研究所提出之各項因素構面、驗證各項構面之間的關係與所提出之各項假說，最後，根據本研究所發展出之社群媒體廣告參與行為衡量模型，提出相關結論與建議以作為後續學術與實務對於社群媒體廣告相關研究之參考。
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