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國立中央大學 資訊工程學系在職專班 孫敏德所指導 謝莉醇的 TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages （2020），提出Te ptt關鍵因素是什麼，來自於期貨預測、時間卷積網路、情緒分析。

而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 紀明德所指導 李柏彥的 以視覺化系統探索社群媒體中的使用者行為 （2020），提出因為有 視覺化、社群媒體、使用者、行為、探索、系統的重點而找出了 Te ptt的解答。

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TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages

為了解決Te ptt的問題，作者謝莉醇 這樣論述：

傳統的股票和/或期貨價格預測研究多以過去的股票和/或期貨價格和技術指標為特徵，如KD，RSI，MACD等。很少有研究將討論區留言或法人籌碼作為股票和/或期貨價格預測。在本研究中，PTT和CMoney論壇的討論區留言將使用再訓練的BERT轉換成每日情緒向量，然後以每日情緒向量和三個法人籌碼為特徵，訓練GRU和TCN模型。實驗結果表明，TCN在MAE、MAPE、RMSE和準確率方面都基於GRU的RNN模型。而轉換而成的每日情緒向量、法人籌碼和討論區留言在期貨價格預測中都被證實是有用的。基於歷史期貨價格的市場模擬表明，使用 TCN模型的簡單投資策略，利用技術指標、法人籌碼和討論區留言，可以在一年之

間賺取的投資收益為成本的7倍以上。

以視覺化系統探索社群媒體中的使用者行為

為了解決Te ptt的問題，作者李柏彥 這樣論述：

社群媒體是現代社會中獲取資訊的主要管道之一，同時也是人們發表意見的地方，然而，人們的意見經常被社群媒體上的意見領袖所左右，而意見領袖的聲量通常透過發表文章及評論來累積，但也有可能是特定集團抬轎而來，因此，本研究提出一個視覺化分析系統，將使用者之間的行為相似度表示成距離矩陣並排序，再以基於熱度圖的視覺化呈現，並且利用使用者與文章的二分關係將其繪製成具關聯矩陣風格的視覺化，結合上述兩者視覺化來觀察使用者活動情形並比較不同使用者類型的差異，可以幫助人們了解意見領袖的聲量是如何累積，以及他們是如何讓其關注的議題被更多人看見，最後，我們會做使用者研究來評估本論文的成效。

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