SAP PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

偵測憂鬱傾向者情緒狀態：以機器學習分析PTT電子佈告欄文章

為了解決SAP PTT的問題，作者林姿慧 這樣論述：

本研究的目的是希望藉由分析社群媒體資料對有憂鬱傾向者有更多的了解，尤其其中可能包含從未接觸過精神醫療服務的使用者，並希望運用機器學習技術增進精神醫療臨床實務效益。本研究的方法是以社群論壇「批踢踢實業坊」(PTT)作為文本資料來源，共92,273筆，並以人工標註出有表達自殺意念的365筆資料。運用機器學習技術建立有憂鬱傾向者的情緒狀態偵測模型(偵測是快樂或悲傷)和自殺意念偵測模型。並以獨立樣本t檢定和卡方檢定分析文本資料，以了解有和無憂鬱傾向者於普遍性、快樂和悲傷情緒狀態，以及表達自殺意念時的文本特性差異(包含發文時間、人稱代名詞使用頻率和發文字數等變項)。本研究的結果顯示情緒狀態偵測模型預測

能力可達AUC(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) = .889。而自殺意念偵測模型預測能力可達AUC = .964，但AUPRC(Area Under the Precision-Recall Curve) = .315，顯示該模型對於偵測有自殺意念的使用者預測能力較低，但因臺灣尚未有相關研究，本研究的初步探索可供借鏡。而有和無憂鬱傾向者的文本特性差異分析結果顯示於發文時間、人稱代名詞使用頻率和發文字數有明顯差異，並且於快樂情緒狀態時的差異較大，但表達自殺意念時的差異不明顯。本研究結果未來可能運用於早期偵測和心理衡鑑

資訊蒐集，以及追蹤治療後情緒變化，以協助臨床決策判斷等。但本研究因受限於難以取得適當且足夠的自殺相關文本資料，相關分析結果待後續研究進一步檢驗和改善。

網站特性與消費者反應對衝動性購買之影響

為了解決SAP PTT的問題，作者林政毅 這樣論述：

網路的普及與資訊科技的發展，使得消費者網路購物行為愈來愈活躍，衝動性購買已不再是只有在實體購物環境才會發生的行為，因此衝動性購買也變成是電子商務領域一個重要的研究議題。本研究以網站特性以及消費者反應為主要的研究觀點，來探討影響消費者衝動性購買的因素，其中網站特性包括電子商店內容和導引，消費者反應則是包括了促銷優惠和即時滿足。本研究採用問卷調查法，透過社群網站–Facebook和PTT論壇發放網路問卷以蒐集資料，最後回收199份有效問卷，並使用Smart PLS 2.0統計軟體進行問卷的信效度分析，再使用SPSS 20進行層級迴歸分析。研究結果發現電子商店內容、電子商店導引、促銷優惠和即時滿足

對於消費者衝動性購買都有正向的顯著影響，因此本研究建議電子商務網站須強化自身的網站特性，並且搭配促銷活動及其他娛樂性質，使消費者沉浸於購物之中，進而提升消費者衝動性購買的慾望。