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國立臺灣師範大學 課程與教學研究所 張民杰所指導 陳玟均的 國中導師運用臉書進行師生互動之研究 （2018），提出訊 崴 LinkedIn關鍵因素是什麼，來自於臉書、國中導師、師生互動。
而第二篇論文國立政治大學 資訊管理研究所 劉文卿、張景堯所指導 曾柏崴的 分散式計算系統及巨量資料處理架構設計-基於YARN, Storm及Spark （2014），提出因為有 Apache YARN、Apache Storm、Apache Spark、大數據處理、即時預測的重點而找出了 訊 崴 LinkedIn的解答。
國中導師運用臉書進行師生互動之研究
為了解決訊 崴 LinkedIn 的問題，作者陳玟均 這樣論述：
本研究旨在探討國中教師運用臉書進行師生互動，主要有四個研究目的：一為了解國中導師使用臉書進行師生互動的動機與目的，二透過人際互動理論以及師生互動理論，探討國中導師運用臉書與學生互動的情形，三為分析國中導師透過臉書進行師生互動所帶來的影響。本研究以訪談法為主，一共訪談六位使用臉書進行師生互動的國中導師，並以文件分析法為輔，藉由蒐集教師與學生在臉書上互動的紀錄，更深入地描繪臉書上的師生互動的樣態。在分析研究資料後，根據文獻探討、研究發現與結論，獲得以下結論：壹、國中導師針對自身不同的需求，選擇不同互動類型，並於臉書上劃分公私領域之疆界。貳、臉書能夠呈現正向的自我，並能更豐富地呈現自身的教學和班級
經營成果。參、臉書能夠凝聚班級向心力，深化與學生的關係。肆、臉書僅是眾多溝通管道的其中一環，亦有自身的侷限。最後，本研究歸納所有受訪者在使用臉書進行師生互動時，所面臨的困擾和擔憂共有三個面向：公私領域的界線、工作時數的延伸以及師生關係的拿捏，因此，繪製出臉書上的師生互動光譜，供教師檢視自身對於在臉書互動的期待，儘可能避免使用臉書進行師生互動產生的風險，同時幫助國中教師了解自己是否適合使用臉書進行師生互動，以及決定何種類型（本尊帳號、分身帳號、粉絲專頁、社團）的互動方式適合自己。關鍵字：臉書、國中導師、師生互動
分散式計算系統及巨量資料處理架構設計-基於YARN, Storm及Spark
為了解決訊 崴 LinkedIn 的問題，作者曾柏崴 這樣論述：
近年來，隨著大數據時代的來臨，即時資料運算面臨許多挑戰。例如在期貨交易預測方面，為了精準的預測市場狀態，我們需要在海量資料中建立預測模型，且耗時在數十毫秒之內。在本研究中，我們將介紹一套即時巨量資料運算架構，這套架構將解決在實務上需要解決的三大需求：高速處理需求、巨量資料處理以及儲存需求。同時，在整個平行運算系統之下，我們也實作了數種人工智慧演算法，例如SVM (Support Vector Machine)和LR (Logistic Regression)等，做為策略模擬的子系統。本架構包含下列三種主要的雲端運算技術：1. 使用Apache YARN以整合整體系統資源，使叢集資源運用
更具效率。2. 為滿足高速處理需求，本架構使用Apache Storm以便處理海量且即時之資料流。同時，借助該框架，可在數十毫秒之內，運算上千種市場狀態數值供模型建模之用。3. 運用Apache Spark，本研究建立了一套分散式運算架構用於模型建模。藉由使用Spark RDD(Resilient Distributed Datasets)，本架構可將SVM和LR之模型建模時間縮短至數百毫秒之內。為解決上述需求，本研究設計了一套n層分散式架構且整合上列數種技術。另外，在該架構中，我們使用Apache Kafka作為整體系統之訊息中介層，並支持系統內各子系統間之非同步訊息溝通。