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以文字探勘與機器學習法於部落格遊記之研究

為了解決中山大學行銷傳播管理研究所推甄的問題，作者葉珊妤 這樣論述：

隨著現代人工作繁忙及壓力上升，旅遊是民眾放鬆紓壓的好方法，多數人在旅遊之前會先蒐集資料與規劃行程，部落格遊記常常是重要的參考。本研究以苗栗地區旅遊為例，希望透過部落格遊記文章，利用關聯規則及基因演算法，找出有關苗栗遊記文章中各個景點、餐廳、住宿名稱之間的關聯性，並透過簡單的圖形呈現豐富的資訊。此外，透過文字探勘技術分析遊記文章內容，採用支援向量機、決策樹與類神經網路三種傳統機器學習方法，以及深度學習之深度神經網路，預測部落格遊記的人氣數與留言數。研究結果顯示，在苗栗旅遊部落格中常出現的景點為尚順、南庄老街、勝興車站；在景點與景點的關聯性方面，勝興車站與龍騰斷橋關聯性最高；預測人氣數與留言數演

算法方面，以深度神經網路預測結果最為穩定且準確。本研究分析結果可提供給遊客作為規劃行程之參考，並可提供旅遊業者規劃套裝行程，亦可提供部落客透過關鍵字撰寫出更吸引讀者關注的遊記。