韓劇電影你都看哪一部呢？論文書籍站
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 傅夢璇所指導 林廷威的 運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類 （2019），提出去酒店dcard關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、機器學習、支援向量機、隨機森林、貝式分類器。
而第二篇論文國立臺北商業大學 資訊與決策科學研究所 張瑞雄所指導 王雋幃的 網路訊息的關鍵字與情感分析─以長榮罷工事件為例 （2019），提出因為有 文字探勘、情感分析、網路爬蟲、勞工權益、勞資糾紛的重點而找出了 去酒店dcard的解答。
去酒店dcard進入發燒排行的影片
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這次邀請我們好朋友 Gambler a.k.a. 五堵郭台銘 一起到三貂嶺的碩仁國小探險
但是我們直接放生他在鬼屋尋寶哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
謝謝 Gambler 這麼挺，一句話就來挑戰 🤙
不過通靈老師說的話都是真的，不是做效果！！！
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特別感謝：Gambler、通靈老師、奧森數位媒體團隊
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運用文字探勘技術進行線上旅行社平台評論之分類
為了解決去酒店dcard 的問題，作者林廷威 這樣論述：
隨著網際網路的發展下，人們可以隨時在任何地點使用網路上網，加上在智慧型手機普及，幾乎每個人都有一支手機，只要透過網路，就可查閱到想要了解的資訊，也因為在web2.0的發展下，人們可以在部落格、社群媒體、平台或是論壇上分享資訊，使得資訊資料量越來越多，例如：旅遊資訊等。現今台灣人非常喜愛去日本遊玩，去年2019年觀光局統計資料顯示國出國去日本人次達四百多萬人，人們會利用線上旅遊網站預定住宿飯店和機票，並留下評論。本研究對象為日本東京都內新宿車站附近的三星級飯店評論，選定booking.com網站上最短距離1km內的飯店，針對旅客評論文字的部分，進行評論分類，找出旅客在因素，流程首先會將飯店評論
資料使用網路爬蟲的方式進行資料提取，接著會利用Jieba的中文斷詞工具將中文斷出並移除標點符號，再利用TF-IDF取得關鍵特徵詞，並依其特徵權重值去自訂分類主題，再請四位研究員進行極性標記，最後是建立三種分類器，訓練、驗證及評估模型，三種分類器分別為SVM、Random Fores、Naive Baye，經實驗結果證實，本研究所建立的模型準確率高達90%以上。
網路訊息的關鍵字與情感分析─以長榮罷工事件為例
為了解決去酒店dcard 的問題，作者王雋幃 這樣論述：
隨著社群網路科技的進步，民眾經常在網路上表達意見。這些網路訊息可在新聞網站、討論區文章或社群媒體加以擷取，並以文本探勘或自然語言處理技術做關鍵字及情感分析。分析結果有助於瞭解民眾對社會事件的看法，發掘其隱含意義。本研究以2019年6、7月間發生的長榮航空空服員罷工事件為例，從 PTT八卦板與航空板爬取文本，進行網路訊息的關鍵字分析與情感分析，以探討此一事件之相關社會議題。研究結果顯示，長榮航空空服員罷工事件主要訴求以保障勞方權益為主，希望強化工會功能，參與人事決策，並提出參加工會者方得享有權益的禁搭便車條款。在社會觀感方面，民眾的負面情感強於正面情感，但總聲量卻日益減弱。經過整理並分類關鍵字
之後，可將其分為勞方權益、企業權益、顧客權益、工會自主四大類別，其中以企業權益與顧客權益中的關鍵字較常出現，代表大眾在關注的議題上較為重視和自身相關的事件，並且立場上偏向支持資方。