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國立臺灣大學 資訊管理學研究所 莊裕澤所指導 林瑋鴻的 以Instagram資料實做一套餐飲評分機制 （2019），提出新 莊 牛肉麵 PTT關鍵因素是什麼，來自於情緒分析、社群聆聽、線上評分機制、評論探勘。

而第二篇論文東吳大學 資訊管理學系 黃日鉦所指導 張傳珩的 文本探勘與情緒分析於產品推薦之應用-以PTT電影版為例 （2018），提出因為有 文字探勘、情緒分析、電影推薦、主題模型的重點而找出了 新 莊 牛肉麵 PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了新 莊 牛肉麵 PTT，大家也想知道這些：

以Instagram資料實做一套餐飲評分機制

為了解決新 莊 牛肉麵 PTT的問題，作者林瑋鴻 這樣論述：

隨著網際網路的發達，各種社群平台如雨後春筍般的興起，如：facebook、instagram、ppt、twitter、dcard...等，大眾僅需透過手機連上網即可隨時隨地發表自己的評論意見，討論著每一件事、每一個事物，因此對於美食愛好者而言，能夠透過大眾的意見找到真正的美食更是省下了自行搜尋的麻煩，也因此關於美食的評分與評論機制變的更加普及，如：google評論、愛食記、大重點評網、yelp、menu美食誌...等，然而，在眾多被推薦的店家中，該如何快速選擇最想造訪的店家儼然變成了一道難題，此時綜合大眾評價的店家排名即顯得相當重要。 因此本篇論文欲以公認排名推薦較準的社群平台為標準，

設計餐飲評分機制學習此社群平台排名的計算方式，日後不再需要透過大眾投票的問卷調查或是美食社群的調查便能找出符合大眾心中的最佳餐廳排行。 本研究利用社群聆聽(social listening)的概念結合情緒分析技術，分析Instagram社群上用戶對於100間店家的評論資料，以公認推薦排名較準的menu美食誌top10餐廳排行榜，作為本研究餐飲評分機制的模型訓練資料，嘗試各種方式預測出趨近於menu美食誌top10的餐廳排名，並進一步探究預測排名準確或不準確之原因，最後驗證排名預測的準確度。

文本探勘與情緒分析於產品推薦之應用-以PTT電影版為例

為了解決新 莊 牛肉麵 PTT的問題，作者張傳珩 這樣論述：

隨著網際網路資訊的進步以及智慧型裝置的普及化，網路上有著各種大量的資訊以及不同的社群網路平台，而消費者在購買物品時從以前的詢問消費者已經演變成至今會先上網搜尋相關資料以及評論，但是網路資訊非常龐大，消費者透過關鍵字在尋找評論時，需要閱讀大量的網頁以及文字，花費大量的時間，這對於消費者來說其實非常費神，本研究透過主題分析以及情緒分析後，提供消費者搜尋電影多面向之情緒分析結果，使消費者不需要再看完許多評論後，才能得知電影評價。 本研究蒐集PTT電影版半年的評論內容，透過情緒分析出形容詞的情緒分數，並且根據情緒分數推薦電影，接著使用主題分析得到的Topic model結合情緒分析的字詞分數，

推薦更適合的電影給消費者。

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