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美食外送平台之使用體驗分析

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應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例

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各種旅遊資訊網路平台興起，越來越多使用者透過搜尋網路旅遊文章作為規劃旅遊時之參考。因此，建立一個能快速分類網路旅遊文章之方法至關重要。本研究依據單純貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）的模型，利用Python建立出一套網路爬蟲程式，收錄3,928篇不重複旅遊文章資訊，利用Term Frequency - Inverse Document Frequency（TF-IDF），計算各分詞特徵值權重後，從中建立旅遊關鍵字詞庫。以「美食」與「一般旅遊」兩種旅遊類型文章，進行機器學習分類，並比較「加入關鍵字庫」與「不加入關鍵字庫」於單純貝氏分類器之文章分類準確度。研究結果顯示「加

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