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網路行銷的12堂關鍵必修課：UI/UX‧行動支付‧成長駭客‧社群廣告‧SEO‧網紅直播‧人工智慧‧元宇宙‧Google Analytics

為了解決hashtag翻譯的問題，作者胡昭民 這樣論述：

　　網路的普及使得我們待在線上世界的時間越來越長，更別說隨之而來的元宇宙時代，不管是實體店家或網路電商，想要在虛擬世界中獲得人們的眾多關注，必定需要好好地進行「網路行銷」來尋找並觸及潛在客戶。 　　然而網路行銷的多樣性，手法和工具也是多到讓人眼花撩亂，想要行銷反而不知從何下手？因此本書內容由淺入深，說明網路行銷的最新相關理論，並介紹各種網路行銷的主題與工具，搭配經典行銷案例，帶領讀者一步步進入線上社群，希望能協助讀者成為行銷達人。 　　本書適用於對網路行銷感興趣的讀者，不管是行銷專案人員、社群優質小編、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，所有網

路行銷知識的說明，皆以圖文並茂簡潔的方式介紹，期以輕鬆方式傳遞新知。 　　【精彩篇幅】 　　◆網路行銷的必修黃金入門課 　　◆網路經濟的商務與科技應用藍圖 　　◆顧客關係管理的超強集客祕笈 　　◆保證課堂上學不到的贏家行動行銷攻略 　　◆流量變現金的電商網站與App設計 　　◆秒殺拉客的網路行銷熱門宮心計 　　◆觸及率翻倍的社群行銷關鍵心法 　　◆大數據淘金術與精準智能行銷 　　◆買氣紅不讓的影音搶錢行銷 　　◆網路資安、倫理與法律-商機之外，小心！駭客就在你身邊 　　◆網路行銷未來贏家攻略與Google Analytics神器 　　◆專案企劃-打造集客瘋潮的遊戲產品行銷 本書特色 　　

✔系統且全面地說明網路行銷基礎概念，速懂E-Marketing架構精要 　　✔運用大量圖表結合分析工具，示範解析數位行銷商機趨勢 　　✔嚴選經典行銷案例，分享精彩的全球網路創意，實務應用解析 　　✔重點行銷TIPS、統整行銷專業術語，強化學習回顧及深入思考

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現代自我的名流化現象：新媒體研究方法初探

為了解決hashtag翻譯的問題，作者田詩薇 這樣論述：

2020 年之後，新媒體鋪墊而成的新日常，已成為COVID-19狀態下的生活常態，操作介面表達自我、與他人溝通，也是必要而為的社會活動。本研究聚焦於新媒體功能「Followers（名）」與「Following（流）」的傳播行為，觀察「名」與「流」互動效果生成的名流化現象；並循「名」與「流」的中文詞義，探究內含於其中的自我認知，以及新媒體的名流化文化對現代自我的影響。考量新媒體介面各異、數據乾淨度與演算法偏向等干擾因素，本研究採用三步驟研究法，蒐集量化、質量化、質化資料進行分析。　　在步驟一，我們自受訪者的Instagram取得8,132 組Followers數據（名度）與Following數

據（流度），對名流度進行相關性分析，並發現，新媒體的名流化邏輯的確和自我認知、自我呈現相關。接著，於步驟二，我們請受訪者自繪新媒體流徑地圖，並以名流化文本的五項敘事元件：時間、地點、標籤、人設、主語，分析使用行為與認知效果，從而瞭解，名流化現象除與新媒體名流有關，也須帶入介面功能與設計（如：Instagram的限時動態、Youtube的進度條）的效果研究，輔以觀察閱讀（共感）與書寫（共作），與名流化文化相互影響而成的使用者實踐。最後，在步驟三，我們根據名流化與現代自我流態文獻，分析自傳敘事的自述訪談資料，進一步瞭解名流化概念的核心──逐名與隨流的意識，與流動現代性如何結合，使現代自我經常性地處

於臨界狀態。本研究認為，讀寫名流化文本的動機與「成為現代」有關，透過將自我置於臨界點（Critical Point），保持隨時更新的動態性，從而認知當代自我的現代性。

這些商務行話為什麼這麼有哏? 趣味解析301個內行人才懂的商務詞彙，讓你聽得懂、還會用，不再一臉表情包

為了解決hashtag翻譯的問題，作者BobWiltfong 這樣論述：

商務場合常用語句趣味大解析， 完整收錄商務人士必懂用語， 有些連Google翻譯都翻不出來。 以幽默解析與生動典故， 讓你除了聽得懂，還能靈活用， 跟老闆、同事、客戶溝通時準確回應， 不再滿頭問號、一臉尷尬，增進專業度與好感度。   　　什麼是FAQ、MO、KISS（絕對不是親親……）？ 　　跟信封一點關係都沒有的「Push the envelope」是什麼意思？ 　　老闆為什麼叫你「把海水煮沸」(boil the ocean)？ 　　同事幹嘛請你「挪一下針頭」(move the needle)？ 　　為什麼英文學了十幾年，進了商業世界什麼都聽不懂？

  　　本書針對商業情境與職場最常使用的商業詞彙與片語， 　　提供明確定義，並介紹這些用語的來源、歷史與故事， 　　讓你在大笑中了解這些商務行話的真正含意， 　　無論是商務演講或是與同事分享重要訊息， 　　都能正確回應，提升溝通技巧與專業度。   　　★精彩搶先看★   　　ducks in a row──每件事情都安排的有條不紊，準備完全。 　　商務行話定義：總之不能拿來形容鐵達尼號上負責確認救生艇數量是否足夠的那個人。   　　Hardball──用最強硬的方式積極地進行任何遊戲，包括真實人生。 　　商務行話定義：在紐約市上下班尖峰時

間，擁擠的地鐵車廂靠站時你必須要採取的態度。   　　hump day──禮拜三 　　商務行話定義：黑洞漩渦般的工作日中，一絲絲微弱的希望之光。   　　left holding the bag──擔起被強加在自己身上的責難或重擔 　　商務行話定義：預定要跟老闆報告案子失敗的當天，其他同事全因為流感倒下。   　　★特別收錄★   　　來自經典電影、貓狗、軍事、賽馬等領域的商務行話   　　「給我錢！」（Show me the money﹗）——《征服情海》（Jerry Maguire） 　　這句台詞告訴各位商業合作夥伴，他們最能夠表達重視你或

你的貢獻的最佳方式，就是付錢給你。   　　「我要給他一個無法拒絕的條件。」（I’m gonna make him an offer he can’t refuse.）——《教父》（The Godfather） 沒有什麼比引用黑手黨的話，更能說明你對進行中的商業交易的認真程度。   　　Cat got your tongue 　　一時語塞   　　barking up the wrong tree 　　採取錯誤的行動或選錯人說話   好評推薦   　　「這本好書不只清楚定義許多企業界使用的商業詞彙與片語，而且也將片語的起源用有趣也具豐富知識性的

方式呈現。我覺得這是學習商務行話（與跟著大笑）的最好方式。」──凱瑟琳•歐康納（Kathleen O’Connor），倫敦商學院教授與詹森管理研究院的訪問副教授   　　「本書除了提供真的很有幫助的資料之外，也是本搞笑外加歷史書籍，提供喜愛深入考究的人很多樂趣。如果你喜愛學習與大笑，這是本適合你的書。」──珍•波頓（Jane Borden），記者與《我完全就是做這個的料》的作者   　　「關於鮑勃•維爾馮，我知道一件事──他很搞笑。如果你覺得捧腹大笑是應付在企業界工作的好方式，那麼這本書必讀。我會逼所有的員工桌上都放一本。這會不會太超過了呢（pushing the envelo

pe）？」──派特•多倫（Pat Dolan），《新聞日》的老闆

機器學習生成食譜文字之研究

為了解決hashtag翻譯的問題，作者楊守仁 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii摘要 ivAbstract vi目錄 vii圖目錄 x表目錄 xii第一章、緒論 11.1研究背景 11.2研究動機 21.3研究目的 32.1 網路爬蟲 52.2 中文分詞 62.2 詞向量(Word2Vec) 72.3 循環神經網絡(Recurrent Neural Network) 92.3.1 長短期記憶模型LSTM (Long Short Term Memory) 112.4 Sequence to Sequence模型 122.5 自然語言

生成(Natural-Language Generation) 142.5.1 Char-RNN生成自然語言 152.5.2 Seq2Seq生成自然語言 182.6 自然語言生成評估 192.6.1機器學習評估指標(Machine-learned metrics) 192.6.1.1 BLEU(Bilingual evaluation understudy) 202.6.1.2 Perplexity困惑度 212.6.2以人為中心的評估方法(Human-centric evaluation) 222.6.2.1 RankME –問卷評估方法

222.6 食物安全 24第三章、研究方法 253.1 研究工具 253.2資料收集 293.2.1 網路爬蟲收集資料 293.2.1.1 爬取所有食譜頁面連結 303.2.1.2 爬取食譜頁面資料 333.3資料前處理 343.3.1 原始資料 343.3.2 原始文字資料處理 353.3.3 中文分詞 393.3.4 對文字資料進行詞向量 413.4機器學習訓練 433.4.1 訓練環境 433.4.2 建構神經網路 433.6問卷設計 53第四章、實作結果 564.1 生成結果

564.2 問卷調查評估結果 584.3 專家評估 644.3.1專家簡歷 644.3.1專家評語 65第五章、結論與未來發展 715.1 結論 715.2 未來發展 72參考文獻 73圖目錄圖 1本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中分分詞示範 6圖 2 Word2vec論文中兩種算法Skip-gram和CBOW的結構[12] 8圖3 循環神經網絡結構 10圖4 循環神經網絡用於處理自然語言文本的作用機制 10圖5 LSTM為在循環神經網絡基礎加上Forget gate(遺忘門)改良的神經網絡 11圖6

傳統循環神經網絡於機器翻譯中可能造成的問題 12圖7 Seq2Seq結構及其用於機器翻譯的示意圖 13圖8 參考文獻[22]利用氣象資料關鍵字作自動生成氣象預報 14圖9 本文作者於前期研究時，建構LSTM神經網路生成食譜文字。 16圖10 使用LSTM生成食譜文字之結果，內容前文不對後語且不具參考價值。 16圖11 本文作者透過一些Rule-Based手段調整生成結果。 17圖12經調整後生成結果 17圖13參考文獻對菜餚照片還原獲得烹調食譜示意圖[21] 18圖14 RankMe作者利用文中提出的三個指標製作評估問卷[42] 23圖15

本研究之研究流程 25圖16 本文作者使用中分分詞套件-結巴(Jieba)作中文分詞示範 27圖17 本文作者透過Tensorflow快速搭建神經網路 28圖18 楊桃美食網食譜總覽頁面 30圖19 楊桃美食網翻頁需要滾動頁面到視窗底部才能觸發頁面更新 31圖20 透過selenium套件操作頁面自動滾動並抓取所有食譜頁面連結 31圖21抓取到所有食譜頁面連結(只列出其中五筆資料) 32圖22利用食譜頁面連結進行爬蟲，並將食譜資料儲存到.json檔 33圖23原始食譜資料 34圖24 本研究主要利用Python中的.str.replace

()將原始文字資料進行修正 35圖25 本研究透過結巴Jieba套件來進行中文分詞 40圖26 本研究之烹調步驟文字資料經中文分詞處理效果 40圖27 本研究透過Word2vec生成屬於食材資料的詞向量 42圖28 本研究透過詞向量模型查找與「洋蔥」詞向量的余弦夾角最相近的食材 42圖29 本研究之食材資料詞向量模型投射在二維空間 42圖30 本研究透過Seq2Seq結構訓練，因記憶體不足導致報錯 43圖31 本研究透過Google Colab免費運算資源訓練模型，但因用量過大遭封鎖 44圖32 本研究把烹調步驟資料切割成5步分批訓練 44

圖33 本研究之Seq2Seq串連結構 45圖34 本研究之Seq2Seq結構 46圖35 本研究Seq2Seq-Encoder程式碼 47圖36 本研究之Seq2Seq-Decoder程式碼 47圖37 本研究之Seq2Seq參數Summary 47圖38 本研究之文本生成流程 48圖39 本研究檢查食材是否具有食物安全風險之程式碼 49圖40 本研究之Seq2Seq串連結構 50圖41 在沒有使用困惑度調控輸出的情況下，會輸出不理想的結果 51圖42 本研究使用困惑度對生成文本評分之程式碼 51圖43 本研究透過困惑度分數決定是否

重新生成食譜之程式碼 52圖44 本研究控制文本生成流程之程式碼 52圖45本文為評估生成內容所設計之問卷 55圖46生成食譜文字結果(1) 56圖47生成食譜文字結果(2) 56圖48生成食譜文字結果(3) 57圖49生成食譜文字結果(4) 57圖50生成食譜文字結果(5) 57圖51生成食譜文字結果(3) 59圖52原始資料麵食類的烹調步驟 60圖53問卷調查食譜評分統計總表 61圖54問卷調查中食譜完整度評分統計圖 62圖55問卷調查中食譜寫作評分統計圖 62圖56問卷調查中食譜參考度評分統計圖 63圖5

7本研究專家顧問於2016年米其林飲食指南頒獎禮(第一排左起第三) 64圖58生成食譜文字結果(1) 65圖59生成食譜文字結果(2) 66圖60生成食譜文字結果(3) 67圖61生成食譜文字結果(4) 68圖62生成食譜文字結果(5) 69表目錄表1文本中的上下文決定cooking這個單詞的意義 8表2 本研究對食材資料欄位作前處理修改內容 36表3 本研究對烹調步驟欄位作前處理修改內容 38表4 本研究Seq2Seq串連結構之輸入及輸出訓練資料 46表5 本研究Seq2Seq串連生成結構之讀取及文字生成資料 50表6 本研究

評估問卷之簡介 53表7 告知受訪者食譜均由電腦自動生成，未經人手調整生成內容 54表8 問卷調查評分結果 58表9 問卷調查評分結果(續) 59