論文相似度PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

自行車網購平台結合聊天機器人客服對消費者情緒與服務品質之影響

為了解決論文相似度PTT的問題，作者吳庭瑜 這樣論述：

摘 要因2019年底突然竄出的新型冠狀病毒(COVID-19)，疫情爆發後全球交通工具急劇下降，愈來愈多人轉向使用主動運輸，例如騎乘自行車，以最大程度降低感染風險。對於全球各行各業都面臨極嚴重的影響，甚至因無法外出購物與逛街令人感到焦慮與恐慌，為此聊天機器人的自動回覆系統協助品牌企業與消費者在網路購物平台上，仍可維持企業正常的運作與消費者生活購物。本研究旨在探討自行車網購平台「聊天機器人」以及「傳統網路客服」之間差異與影響，透過Google Dialogflow建立聊天機器人所提供的自動回覆、自然語言處理、關鍵字判讀等強大的功能，加上疫情的因素使網路購物需求增加，智能客服就相對重要。本研究流

程由兩組受測者與網購平台客服互動過後，經由問卷調查後進行資料分析，來了解使用者對聊天機器人客服的使用性、服務品質及使用者情緒與傳統客服的差異。研究架構自變項分為實驗組：「chatbot聊天機器人客服」與對照組：「傳統的網路客服」，依變項：為系統的「SUS使用性」、「SERVQUAL服務性」、以及受測者的「正負向情緒」；研究對象是以曾於購物網站購買商品有經驗之消費者，每組為30位共召集60位受測者；研究工具包含「SUS使用性量表」、「SERVQUAL服務性量表」、「正負向情緒量表」。以IBM SPSS 20.0統計軟體進行統計分析，並以獨立樣本研究獨立樣本t檢定分析檢驗實驗結果，再根據三個量表資

料分別進行分析。研究結果顯示，實驗組「chatbot聊天機器人客服」的受測者在SUS使用性與SERVQUAL服務性及正負向情緒問卷中，得分統計高於對照組「傳統的網路客服」且達顯著差異，表示聊天機器人在網站客服上具有好的使用性，在SERVQUA五大品質構面互動與服務方面整體相較於傳統客服為優，正負向情緒中聊天機器人也具有顯著的正向情緒影響，對於聊天機器人客服有助於提高消費者在網站購物的需求，以及增加服務效率與品質進而減少人力支出。最後，本研究結果提出討論與建議，以做為品牌企業與網路零售業者對於聊天機器人客服後續研究參考。

以視覺化系統探索社群媒體中的使用者行為

為了解決論文相似度PTT的問題，作者李柏彥 這樣論述：

社群媒體是現代社會中獲取資訊的主要管道之一，同時也是人們發表意見的地方，然而，人們的意見經常被社群媒體上的意見領袖所左右，而意見領袖的聲量通常透過發表文章及評論來累積，但也有可能是特定集團抬轎而來，因此，本研究提出一個視覺化分析系統，將使用者之間的行為相似度表示成距離矩陣並排序，再以基於熱度圖的視覺化呈現，並且利用使用者與文章的二分關係將其繪製成具關聯矩陣風格的視覺化，結合上述兩者視覺化來觀察使用者活動情形並比較不同使用者類型的差異，可以幫助人們了解意見領袖的聲量是如何累積，以及他們是如何讓其關注的議題被更多人看見，最後，我們會做使用者研究來評估本論文的成效。