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關鍵報告 IMDb的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JoelGurin寫的 開放資料大商機：當大數據全部免費!創新、創業、投資、行銷關鍵新趨勢 可以從中找到所需的評價。
明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 鄭明顯所指導 劉倢君的 以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例 （2021），提出關鍵報告 IMDb關鍵因素是什麼，來自於情緒分析、中性評論、電影評論。
而第二篇論文嶺東科技大學 數位媒體設計系碩士班 陳子雲所指導 陳志偉的 以KJ法分析諾蘭導演電影預告片影像畫面設計 （2021），提出因為有 KJ法、電影預告片影像畫面設計、諾蘭導演、影視製作的重點而找出了 關鍵報告 IMDb的解答。
開放資料大商機：當大數據全部免費!創新、創業、投資、行銷關鍵新趨勢
為了解決關鍵報告 IMDb 的問題，作者JoelGurin 這樣論述：
如果大數據隨手可得、全部免費，會發生什麼事？ ————台灣第1本開放資料專書———— 全面揭露開放資料即將為個人、企業及品牌帶來的挑戰與機會！ 行政院副院長｜張善政 台灣奧美行銷公司董事總經理｜張志浩 PanSci泛科學總編輯｜鄭國威 ————專序推薦———— ——《大數據》作者｜麥爾荀柏格、庫基耶—— 開放資料是社會能善加利用資訊、汲取新經濟價值、促進政府透明化的最重要途徑之一。 本書作者使用其廣泛專長，辨識這全球重要議題中的地標與地雷。 ——《EQ》、《專注的力量》作者｜丹尼爾．高曼—— 應時的經典之作！ 創業者、小型企業主、企業主管， 或任何想了
解這個新資訊事實的人，都應該閱讀此書。 什麼是開放資料（OPEN DATA）？ 開放資料是舉世最大的免費資源，是成千上萬可取閱的資料庫；是資訊時代以來，最具革命性的發展之一！ 結合數位資料的指數型成長、揭露與透明化的新興文化此兩大趨勢，開放資料為個人或企業提供空前充沛的資訊。不同於大數據，開放資料是透明、可取得、可再次使用的資料，提供改變企業、政府、社會的力量。 開放資料庫涵蓋企業界、政府、學界、技術界、零售業、社群媒體等領域，本書幫助你了解這些開放資料庫以及使用這些資源的重要指南。你將從本書中學到如何利用群眾來加速創新、如何透過開放式協作來進行研究，以及如何在透明化的
市場上管理及行銷你的事業。 開放資料為企業敞開大門，提供有如網際網路般巨大無垠的機會。本書教你如何善用開放資料的力量： 1熱門新創企業：把政府資料轉化為賺錢的新事業 2聰明行銷：了解聲譽資料如何影響你的品牌 3資料導向投資：應用新工具來分析企業 4消費者資訊：使用智能信息披露來連結你的顧客 5綠色企業：使用資料來下注於永續公司 6快速研發：把線上世界變成你的研究實驗室 7新機會：探索開放資料領域，以發展新事業 不論你是想走在趨勢前沿的行銷專業人員，或有絕佳點子、但資源有限的創業者，或是在瞬息萬變的全球市場上掙扎、力圖保持競爭力的企業業主，或者你只是想
了解資訊科技的最前線發展——本書都能提供大量的重要概念、策略與方法。 革命在即，開放資料是你不能不了解的巨大免費資源與機會！ 名人推薦 行政院副院長｜張善政 台灣奧美行銷公司董事總經理｜張志浩 PanSci泛科學總編輯｜鄭國威 專序推薦（按姓氏筆畫排列） 《大數據》作者｜麥爾荀柏格、庫基耶Viktor Mayer-Schonberger & Kenneth Cukier 《EQ》、《專注的力量》作者｜丹尼爾．高曼Daniel Goleman 麻省理工學院媒體實驗室創業計畫（Media Lab Entrepreneurship Program）總監
｜艾力克斯．潘特蘭Alex "Sandy" Pentland 微軟策略行動與營運部總經理｜喬許．高德默Josh Gottheimer 教育廣播公司（Educational Broadcasting Corporation）榮譽退休總裁｜比爾．貝克Bill Baker 好評讚譽 開放資料是社會能善加利用資訊、汲取新經濟價值、促進政府透明化的最重要途徑之一。古林使用其廣泛專長，辨識這全球重要議題中的地標與地雷。——《大數據》（BIG DATA）作者 麥爾荀柏格、庫基耶Viktor Mayer-Schonberger & Kenneth Cukier 本書為龐大資料紀
元提供成功策略。開放資料為企業提供了解並贏得顧客信賴的空前力量，任何想和其服務的群眾建立連結的組織，都必須學習這些啟示、概念與工具。本書是應時的經典之作，創業者、小型企業主、企業主管或任何想了解這個新資訊事實的人，都應該閱讀本書。——《EQ》（Emotional Intelligence）、《專注的力量》（Focus）作者 丹尼爾．高曼Daniel Goleman 資料是網際網路的新油源，但源於索引卡和檔案櫃年代的舊習慣，這油源被鎖藏了起來。生活於資料導向新世界核心的古林，在本書中詳述這些隱藏的資源可以如何轉化為公共財富和活躍的商業，並為我們提供實現這一切的指南。本書將引領你以新思維來
思考資料，帶你睜開雙眼，看到巨大的新可能性。——麻省理工學院媒體實驗室創業計畫（Media Lab Entrepreneurship Program）總監 艾力克斯．潘特蘭Alex "Sandy" Pentland 任何追蹤個人資料與公共資料議題者，都必須閱讀這本先進、引人入勝之作。——微軟策略行動與營運部總經理 喬許．高德默Josh Gottheimer 古林是消費者運動人士暨大思想家，他對資料探勘可能如何改變我們的生活有精闢洞察，引領我們一窺當資料為進步與問題的輪子上油之後，社會將會是什麼面貌。——教育廣播公司（Educational Broadcasting Corpor
ation）榮譽退休總裁 比爾．貝克Bill Baker
以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例
為了解決關鍵報告 IMDb 的問題，作者劉倢君 這樣論述：
網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分，人們在做任何決定之前，往往需要一些意見來推自己一把，上網查詢了解相關知識已成為常態，這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論，而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下，評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒，甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」，而在過往的情緒分析研究中，中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略，這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型，而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。
相比如此費力的方式，分群模型就較為方便地，只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此，本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中，挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象，透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論，故本研究將對電影評論做兩階段的分群，而從實驗結果可以看出，以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果，相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好，以及，將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。
以KJ法分析諾蘭導演電影預告片影像畫面設計
為了解決關鍵報告 IMDb 的問題，作者陳志偉 這樣論述：
影視媒體的製作開始成熟後，影像也成為社會娛樂的一部分。隨著科技的進步，也帶動了影視產業發展，觀眾對於影像的解析度需求也不斷的的提高。因此提升製作品質成為一個趨勢，影視技術的提升成為此產業的當務之急。本研究主要探討以諾蘭導演的電影之預告片為範疇，研究方法會以KJ法去解構預告片之圖像，歸納出影像畫面設計之構成及製作，試圖找出高品質之畫面設計需具備哪些條件構成，以及涵蓋的相關製作技術。本研究以兩個面向作為研究架構，可分為專家面向及研究者面向進行切入不同的觀點，專家面向是以學者角度研究討論預告片影像畫面設計與製作技術之研究構成元素，而研究者面向則是研究者自身分析及對比文獻內容進行整合，以完成此研究結
果。