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享受吧，倫敦小旅行：10種散步路線，200個最in景點(二版)

為了解決蝦皮金蝦會員專屬優惠的問題，作者ProjectPicnic 這樣論述：

這是一座以無數細節堆砌而成的魅力都市 在這裡經歷的一切，足以留下一輩子豐腴的記憶 　　│隨身電子行動地圖│ 　　輸入本書的MAPCODE，便能隨著行動裝置， 　　深入巷弄，感受倫敦的城市魅力。 　　LONDON, so lovely, so cool! 　　在倫敦眼觀賞跨年煙火，沿著泰晤士河慢跑， 　　到Tate Modern博物館感受經典與新潮， 　　探索宏偉壯觀的倫敦塔，在Cecil’s尋訪老上海的絕代風華。 　　品味正統的英式早餐與下午茶， 　　於千年市場Borough Market展開美食饗宴， 　　喝一杯 Workshop Coffee獨立咖啡， 　　這是一座以無數細節堆砌而

成的魅力都市， 　　在這裡經歷的一切，足以留下一輩子豐腴的記憶。 　　一段與眾不同、古典與潮流並存的憧憬散步時光 　　倫敦除了是2014、2015年全球最佳旅遊城市第一名之外，更是「國際時尚之都」，擁有最多引人入勝的免費博物館及最好的劇院，綠地面積更是遠遠超越其他歐洲城市。地鐵如織，交通便利，且低犯罪率。 　　無論是西裝長度經過精心計算的上班族；中午便擠在酒館喝著品脫啤酒的英國男女；無空調地鐵上的閱讀帥哥；膽敢與雙層巴士對抗，無視交通號誌的單車族；滿身刺青，以滑板為交通工具，打扮有型的英倫文青。 　　這城市的風景，除了歷史的輝煌外，泰半是來自生活於其中的人們。 　　不論是潮流文化或次

文化，倫敦的獨立態度，真是令人欽羨又嫉妒。何不以走路的姿態，聆聽泰晤士河的脈動，領略倫敦的小脾氣，優雅地晃蕩在這擁有數世紀榮耀的城市？ 　　分區地圖規劃，方便搭地鐵移動 　　本書完整收錄來到倫敦絕不能錯過的景點。 　　令人癡迷的歷史氛圍、經典不朽的藝術作品、宏偉壯觀的華麗建築， 　　你可以跟著皇室的腳步，嘗試倫敦式的經典優雅， 　　造訪凱特王妃的專屬愛牌， 　　品味最正統的英式早餐與下午茶， 　　除了介紹最新地標，更深入體驗觀光客不知道的百變倫敦風情。 　　倫敦 10 大必遊景點！ 　　Tower Bridge 塔橋 | London Eye 倫敦眼 | Big Ben大笨鐘 | West

minster Abbey 西敏寺 | Buckingham Palace 白金漢宮 | Hyde Park 海德公園 | British Museum 大英博物館 | Harrods 哈洛德百貨 | Brick Lane 紅磚巷  　　倫敦必吃 5 大美食！ 　　Full English Breakfast全套英式早餐 | Fish & Chips炸魚薯條 | Afternoon Tea英式下午茶 | Sunday Roast週日烤肉 | 來自世界各地的異國美食與小吃 　　來倫敦買什麼？ 　　皇室御用品 | 英國本土品牌 | 博物館周邊商品 │本書特色│ 　　作者以長居倫敦的

台灣人，深度導覽在地路線。 　　分區介紹，景點均有中英文對照標示。 　　身處高物價的城市，如何妥善使用交通票券。 　　提供景點MAPCODE，自助旅行OK。 　　特別番外：倫敦節慶活動記事！平價文具雜貨店大推薦！特色咖啡廳！冬日聖誕特輯！超市大評比！ │慢遊推薦│ 　　Ting。【人妻。倫敦。習作簿】版主 　　浿機。時尚觀察家 　　湯舒皮 Tang Soupy。知名插畫家 　　陳昱興。台北野餐俱樂部共同創辦人 　　劉家文。《英國觀察日記》作者、嘖嘖zeczec共同創辦人

蝦皮金蝦會員專屬優惠進入發燒排行的影片

運用協同過濾技術於最佳型顧客之個人化書籍推薦

為了解決蝦皮金蝦會員專屬優惠的問題，作者蔡佳芳 這樣論述：

數位經濟的來臨加速了電子商務的發展，新購物平台不斷問世，除了開發新客源，如何了解並留住既有顧客，成為企業的關鍵課題。本研究對象為國內某網路購物平台，該平台主要銷售各式書籍，而書籍類商品並非民生必需品，一般都是有特定需求才會少量購買。而對喜歡閱讀的消費者來說，其購買次數及金額往往超出多數消費者的數倍。如果能讓網站能更精確的找出這些喜歡閱讀的最佳型顧客，並為其規劃專屬優惠行銷活動及個人化商品推薦，不但能提升商品銷量，也能減少行銷成本的支出。本研究首先對既有顧客進行消費分析先以RFM作為分群基礎，並使用Cascade K-means進行顧客分群，再參考顧客價值矩陣將分群結果區分為四群找出最佳型顧客

，接者將以使用者為基礎及以項目為基礎所取得的最佳預測分數來進行不同權重的計算，建立一個混合式推薦模型，並比較不同推薦方法之間的成效。最後依預測推薦分數的高低來進行Top-N書籍推薦，找出最適宜推薦的前N名，提供使用者選擇時的參考。關鍵詞：協同過濾(Collaborative Filtering)，顧客價值矩陣(Customer Value Matrix) ，資料探勘(Data Mining) ，混合式推薦(Hybrid Recommendation System)