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探討導航 APP 使用行為與知識分享影響因素之研究

為了解決靜宜美食dcard的問題，作者楊岳錡 這樣論述：

隨著無線網路與行動科技的發展及趨勢，導航APP是使用者在日常生活中常會使用的應用系統之一。導航APP能提供多種便利及有用的導航功能，而且使用者可以透過行動裝置，登入雲端的導航APP系統，就可以使用多種的導航服務，並且不受時空的限制。導航APP可以方便及快速的協助使用者路線導行且找到目的地，並且能提供其他多種的服務，例如：直覺化操作、避開壅塞路段、即時的路況訊息、離線導航、精準的行車時間預測等。由於導航APP的未來性和重要性，目前在市場上已有多種的導航APP產品，相關的業者如果想要吸引使用者的注意及增加使用率，則要提供符合使用者需要的產品功能及服務。因此使用者對導航APP的採用，會受到哪些

關鍵因素的影響，是值得探討的議題。 本研究想瞭解導航APP使用行為和知識分享的影響因素，因而提出一個整合式架構，以整合性科技接受模式與創新擴散理論為基礎，探索研究變數間的影響性。本研究採用實證研究方法，利用線上問卷進行資料蒐集，並經由結構方程模式，進行檢驗分析研究假說的結果。本研究透過實證分析的主要結果為：(1)績效期望、努力期望、促成條件、相容性、行動性、產品涉入及使用動機對於行為意圖有正向的影響；(2)行為意圖及產品涉入對使用行為有正向的影響；(3)行為意圖及使用動機對知識分享有正向影響。最後，根據本研究的分析結果，將會對相關導航APP的業者提出一些實務上的觀點和管理建議，並提出相關的看

法作為後續研究者的參考。

聊天機器人之檢索效能之研究-以BERT為方法

為了解決靜宜美食dcard的問題，作者楊豐嘉 這樣論述：

自1960年代以來，網路的發明讓全球科技的進步呈現指數性成長，來自世界各地的資訊傳遞已經突破空間的限制，資訊的交流也讓人們的思想更加的開放。人們開始在網路上表達自己的想法，像是美食評論、產品售後服務、旅遊經驗等等。透過網路將資訊隨時的分析，讓大眾能更加快速地獲取各自所需的資訊來解決自身的需求。在擁有美食之都稱號的台灣，大眾普遍搜尋評論的方式不外乎是網站文章的美食心得、Google map的店家評論、外送平台的使用者回饋或是社群媒體分享等等。然而，美食評論的準確性仍然還是存在些許不足之處。本次研究用網路爬蟲技術擷取在台南地區各類型店家的美食評論，像是餐廳、餐酒館、咖啡廳、美食街等等。選用Bid

irectional Encoder Representations from Transformers (BERT)預訓練技術中bert-base-chinese 模型進行超參數的修改，以此提昇美食正負評論分類預測的準確性來建構新的模型。另外，本研究也利用台灣民眾常使用的社群媒體 LINE，在2016所推出的Messaging API來建構出一套聊天機器人，目前此系統除了能提供店家的評論之外，還有讓使用者新增美食評論的功能，而新的評論會被本研究建構的模型進行分類預測，藉此不斷增加資料庫的總量和改善分類預測的準確性。