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而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出因為有 電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習的重點而找出了 露天評價ptt的解答。

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電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決露天評價ptt的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決露天評價ptt的問題，作者林怡如 這樣論述：

　　網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。　　電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。

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