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從社群網站訊息評斷使用者偏好以FACEBOOK結合雲端運算為例

為了解決Google business emai的問題，作者陳源鎮 這樣論述：

Facebook已是眾所周知的社交網站，由於提供眾多功能，因此使用者可以自由分享想法、狀態。相較於傳統口碑多仰賴口耳相傳，因此保存不易；網路口碑由於存在於網路中，因此其造成的影響力自然遠大於傳統的口碑。過去已有許多研究針對商務網站的評論分析網路口碑的影響，但卻少有研究就社交網站的使用者狀態評估其偏好，以做為網路口碑的推斷依據。因此，本研究試圖提出具體可行的架構，以示範如何結合Google App Engine的雲端開發環境與Facebook，並彙整使用者的狀態資料，進而以此評估使用者的偏好。簡言之，本研究所提之架構主要乃是透過Facebook Graph API將資料擷取出來储存於雲端資料庫

，進行分析，並使用傳統問卷與實驗結果進行驗證對比。本研究結果從分析使用者資料內容的頻率狀態顯示出，屬於較活躍類型的用戶具有口碑傳遞的行為特徵，對於資訊散播有一定效果，但系統部分功能還需加強。本研究建議未來在網路行銷的應用，可參考本研究所提的架構，開發適當的環境以彙整Facebook使用者資料。若能結合適地性的雲端服務，將可能協助企業達成及時辨識使用者偏向，提供適切推薦商品，進而提高產品滿意度的正面網路口碑的目的。