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書店學：愛書人的靈魂窩居，60家書店逆勢求生、立足世界的經營之道

為了解決音樂推薦2023的問題，作者Gestalten出版社 這樣論述：

★首刷隨書附贈2023迷你月曆明信片★ 催生哈利波特的雷歐書店、愛在巴黎日落時的莎士比亞書店， 全球60家獨一無二、笑淚相伴的書店與經營故事， 號召所有愛書人一起集結感受書店之美！ 書店不僅僅是銷售書籍的地方，更是社區的焦點，是一座城市敞開的溫暖懷抱，邀請初訪的旅客和定居的在地人齊聚，一同在這裡分享對文字的熱愛。走進書店，時間慢了下來，讀者沉浸書頁中，享受閱讀、音樂演出和各式精采活動。書店讓所有志同道合、追尋知識樂趣的人，集中於此，流連忘返。 每家書店都自成一格，充滿玄機。有些崇尚極簡概念，有些彷如迷宮像是華麗殿堂，座落地點更是包括私人公寓、水上船隻和歌德教堂等出人意料，只能驚嘆。本

書帶領讀者遊歷世界各地獨一無二的60家書店，發掘其中寶藏，認識它們的經營者，了解書店主人如何能讓尋常的銷售場域，化為一場場讓愛書人難忘的文化經驗。 【逆流推薦】 金文宇︱時任 好樣本事行銷副理 林彥廷︱紅氣球書屋負責人 邱慕泥｜戀風草青少年書房 店長 馬力｜或者書店店長 時光二手書店 陳顥樺∣見書店負責人 橋本龍之介｜臺灣蔦屋董事長 用閱讀走訪全球60間特色書店，藉由文字認識每一位書店的主理人，感受每一間書店的氣息，讓這一切深深的記在心裡，期待下次書店裡相見。──林彥廷｜紅氣球書屋負責人 近年來有一種說法：「書店是微型的文化中心」。每家獨立書店都有自己定位，有自己想著墨的領域。雖然小眾但

是多元，雖然微型但是豐富。閱讀本書之後，我想說的是：書店是一種巷弄裡的生活節奏，它不會消失。──邱慕泥︱戀風草青少年書房 令書店人再次燃起妄想的神奇之書！沒有最壞，只有更壞的時代裡，只要有書有讀者，書店就能繼續拯救世界。──馬力︱或者書店店長 開書店是一場持續抗爭的社會運動，有書店的地方就有令人讚嘆的核心存在。──陳顥樺︱見書店負責人

音樂推薦2023進入發燒排行的影片

遊戲訊息呈現類型、遊戲經驗差異與玩家體驗視角對玩家行為影響—以手機遊戲《戀與製作人》為例

為了解決音樂推薦2023的問題，作者黃芷萱 這樣論述：

手機遊戲帶給近代的人們許多閒暇時刻的娛樂，手機遊戲玩家也逐年增多，形成愈來愈大的手機遊戲市場，如何留住玩家是手機遊戲設計的要點。為了讓玩家在手機遊戲中獲得猶如現實世界中的遊戲體驗，遊戲配音成為近期品牌設計遊戲的焦點之一。遊戲配音為虛擬世界中的角色添加接近真實的人聲效果，讓玩家能模擬與真人交流的相似感受。由此，本研究認為遊戲配音可以影響手機遊戲玩家的行為。為了證明遊戲配音確實能影響手機遊戲玩家行為，本研究以《戀與製作人》手機遊戲為例，探討配音或文字的遊戲訊息呈現方式、玩家對於遊戲的經驗長短差異，以及體驗遊戲的視角區別，了解三者對於手機遊戲玩家行為之影響，同時加入心流作為中介變項進行研究。

本研究採以2（遊戲訊息呈現類型：配音 vs. 文字）×2（遊戲經驗差異：專家玩家 vs. 新手玩家）×2（玩家體驗視角：參與者 vs. 觀看者）三因子組間實驗設計，探討手機遊戲玩家經由三者變項之下，對玩家行為與態度之影響，以及心流在自變項（遊戲訊息呈現類型、遊戲經驗差異、玩家體驗視角）與依變項（購買意願、口碑推薦意願、持續使用意願）之間的中介效果。 本研究結果證實：（1）相較於文字型，配音型的遊戲訊息呈現類型會產生較佳的玩家行為；（2）相較於專家玩家，新手玩家會產生較佳的玩家行為；（3）相較於觀看者之玩家體驗視角，參與者會產生較佳的玩家行為；（4）不論是何種遊戲經驗差異，玩家體驗視角之

參與者與觀看者，對於玩家行為皆不會產生影響；（5）心流在遊戲訊息呈現類型、遊戲經驗差異與玩家體驗視角，以及玩家行為之間皆具有中介效果。

BLUE GIANT 藍色巨星(03)

為了解決音樂推薦2023的問題，作者石塚真一 這樣論述：

　　★榮獲第62屆小學館漫畫獎、第20屆日本文化廳媒體藝術祭漫畫部門大獎、2016漫畫大獎第三名殊榮的爵士音樂神作★ 　　☆動畫電影預計2023年於日本上映☆ 　　★各界樂手、音樂家、教育家激推盛讚「最能激勵新手愛上音樂的漫畫」★ 　　☆專業音樂媒體「爵式WiJazz」監修☆   　　身為音樂人，《BLUE GIANT》是你絕對不可錯過的爵士音樂神作， 　　不是音樂人，《BLUE GIANT》會讓你想踏入音樂的世界──   　　在師父‧由井的嚴厲指導下， 　　已能將吹奏技巧與樂理活用自如的大， 　　決定在高中最後一年的校慶上演出。 　　在校園一片盛行搖滾與流行樂的風潮當中， 　　唯有大獨自

一人拿著次中音薩克斯風站在舞臺上。 　　堅信自己的爵士「一定能撼動人心」的大， 　　最後是否能如願以償──   各界音樂家、教育家熱情推薦   　　吳俊良｜彰化愛樂室內樂團團長 　　林義凱｜大村國小合唱團指揮  　　魏相英｜倫敦大學音樂教育碩士 　　莊凱圍｜單簧管演奏家 　　葉庭均｜樂壇新生代爵士鼓手 　　Go Go Machine Orchestra ｜金音獎最佳現場演出獎入圍樂團

基於使用者行為的數位音樂推薦方法

為了解決音樂推薦2023的問題，作者謝宗佑 這樣論述：

推薦系統廣泛被主流的線上服務商(例如:Amazon、Spotify、Netflix)應用來增加服務、商品能見度進而誘發使用者購買商品或持續使用服務，受益於網際網路技術成熟與巨量資料相關技術不斷進步，推薦系統逐漸從分析傳統交易資料（熱門購買商品）跨進使用各種演算法預測使用者對歌曲的喜好程度進而做到個人化推薦。本研究使用Yahoo! Music中使用者對於歌曲評分資料，以目前廣泛被使用在個人化推薦的協同過濾演算法作為基準輔以兩種基於使用者行為上找商品相似度的演算法關聯法則、Word2vec組合出來的混合模型，同時考量實際上的情境：1.時間序問題：使用Real-life split的概念來切割訓練

與驗證資料集。2.有限的推薦商品數：取Top k的資料驗證map@5,map@10效果。結果顯示兩種方法皆可以提升準確率且本論文的技術採用Apache Spark,處理大量資料集將帶來顯著的效益。