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國立臺灣師範大學 國際時尚高階管理碩士在職專班 余湘、王千睿所指導 柯博凱的 品牌體驗行銷活動營運發展探討-以紅虹企業有限公司為例 （2021），提出屏東環球影城美食關鍵因素是什麼，來自於品牌、行銷、體驗、活動。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 鄭憲永、賀嘉生所指導 廖晋熥的 概念知識偏序運用於虛擬社群經營分析 - 以Mobile01旅遊美食討論區為例 （2019），提出因為有 虛擬社群、知識挖掘、資料探勘、文字探勘的重點而找出了 屏東環球影城美食的解答。

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品牌體驗行銷活動營運發展探討-以紅虹企業有限公司為例

為了解決屏東環球影城美食的問題，作者柯博凱 這樣論述：

筆者希望解析探討品牌如何以線下實體體驗活動，創造出品牌在消費者心中的價值，並透過實體通路體驗活動，來探討情境式體驗活動如何能觸動消費購物機會，並且增加消費者對於品牌的好感度！以及探討品牌活動規劃線下實體活動時，如何結合線上工具，藉由虛實整合，打造情境式體驗的活動，可以讓更多人參與並進而能了解品牌的價值，而藉由實體體驗式活動，預期更能帶動更多品牌與消費者的互動交流。消費只是最後瞬間結果，若於消費購買前若有美好的體驗，藉由體驗行銷的推動，是能創造品牌與消費者的深度連結並創造消費，而且品牌跟產品的精神與特色，會較長時間存在於消費者記憶內。筆者從事品牌行銷公關活動產業逾10幾年的經驗，從小受復興美工

與臺北藝術大學的美感品味訓練，接著出社會後從電視台到行銷公司，打下行銷企畫的基礎，並且開拓業績，並於自行創業成立紅虹企業有限公司，一步一腳印，從一個人一通通電話開發，不斷被掛電話拒絕做起，先從行銷的入門磚，賣場面銷導購開始，之後逐步轉型，Roadshow、Event、展場規劃、記者會，逐步建立起來自己的聲望，客戶皆為遍布全球知名品牌。首章為緒論，包含研究背景、研究動機與目的。第二章：文獻探討體驗行銷活動的重要性，及體驗行銷的溝通工具與方式。第三章：研究方法，以「文獻回顧法」與「質性訪談法」深入研究問題，並找尋到對本研究主題有專業經歷之產業之代表性人物三位，以半結構式問卷進行深度訪談，希望能藉此

收集更豐富多元完整的內容，再進行整理分析，以深入探索本研究之相關主題。第四章：以紅虹企業有限公司為案例，替品牌客戶規劃舉辦消費者體驗活動經驗，到新創立實體市集品牌之經歷，來探討體驗行銷對品牌的價值，與運用體驗行銷應用的策略來轉型與升級。第五章：結論與建議。總結以上研究結果，來研究目前疫情襲擊下，線下實體活動面臨極大的困難與挑戰，該如何在疫情時代下透過活動進而達到品牌永續之目標。

概念知識偏序運用於虛擬社群經營分析 - 以Mobile01旅遊美食討論區為例

為了解決屏東環球影城美食的問題，作者廖晋熥 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 III圖目錄 V表目錄 VIII目錄第一章緒論 11.1 研究動機 11.2 研究背景 11.3 研究目的 21.4 研究流程 2第二章文獻探討 32.1 數據庫知識挖掘(Knowledge Discovery in Databases) 32.2 資料探勘42.2.1 預測 52.2.2 關聯規則 72.2.3 聚類 82.3 文字探勘(Textmining)112.4 正規化概念分析(formal concept analysis) 152.5 虛擬社群 172.6 旅遊資訊 212.7 小結 24第三章研究方法 263.1 研究架構 263.2

研究方法 283.2.1 聚類演算法的選擇 283.2.2 關聯規則的最小suport 與confidence 決定方式 283.2.3 斷詞工具 303.3 決定目標與選擇資料集 30第四章資料分析方法 344.1 資料收集 344.2 社群發展分析 344.3 內容分析 364.4 促進討論 40第五章分析結果 435.1 社群發展分析結果 435.2 內容分析結果 465.3 交叉分析結果 485.4 關聯分析與概念格圖(Concept Lattice) 525.5 促進討論應用案例 585.6 小結 61第六章結論 62參考文獻 i圖目錄圖2.1 資料探勘演算法分類 5圖2.2 單一隱

藏層類神經網路示意圖 6圖2.3 階層式聚類Dendrogram 圖 10圖2.4 單一連結聚合 11圖2.5 完整連結聚合 11圖2.6 平均連結聚合 11圖2.7 中心聚合 11圖2.8 文字雲示意圖 14圖2.9 Concept Lattice 演示圖 16圖2.10 Life Cycle of a Community of Practice 20圖2.11 yahoo 入口網站 22圖2.12 研究脈絡 24圖3.1 虛擬社群經營知識分析架構圖 26圖3.2 google 搜尋趨勢，台鐵、普悠瑪詞頻趨勢圖 27圖3.3 support 遞增關聯圖 29圖3.4 取最小Support 方

法說明 29圖3.5 重度使用者對於前十大觀光網站造訪傾向示意圖 33圖4.1 網頁資料收集示意圖 34圖4.2 作者行為統計示意圖 35圖4.3 運用聚類產生關鍵字流程說明圖 37圖4.4 關聯規則計算方式示意圖 38圖4.5 旅遊概念知識格示意圖 39圖4.6 概念知識偏序與聚類之貼文推薦流程圖 41圖4.7 使用類神經網路對文章目的分類數據格式示意表 41圖4.8 使用類神經網路對文章目的分類示意圖 42圖5.1 收集資料欄位說明圖 43圖5.2 作者行為概念統計圖表 44圖5.3 依星期日期計算貼文數統計圖 45圖5.4 依月份計算貼文數統計圖 45圖5.5 子討論文章比例趨勢 46圖

5.6 詞頻文字雲 47圖5.7 關鍵字文字雲 47圖5.8 貼文屬性圖 48圖5.9 第一時期與第二時期比對消失的關鍵字文字雲 49圖5.10 第一時期與第二時期比對新增的關鍵字文字雲 49圖5.11 第二時期與第三時期比對消失的關鍵字文字雲 49圖5.12 第二時期與第三時期比對新增的關鍵字文字雲 49圖5.13 第三時期與第四時期比對消失的關鍵字文字雲 50圖5.14 第三時期與第四時期比對新增的關鍵字文字雲 50圖5.15 第四時期與第五時期比對消失的關鍵字文字雲 50圖5.16 第四時期與第五時期比對新增的關鍵字文字雲 50圖5.17 support 與confidence 的分佈圖

1 52圖5.18 support 與confidence 的分佈圖2 52圖5.19 視覺化關聯圖 53圖5.20 旅遊社群文章五大屬性概念格圖 53圖5.21 概念格圖節點分佈圖1 55圖5.22 概念格圖節點分佈圖2 55圖5.23 概念格圖節點分佈圖3 55圖5.24 概念格圖節點分佈圖4 55圖5.25 概念格圖節點分佈圖5 56圖5.26 概念格圖節點分佈圖6 56圖5.27 概念格圖節點分佈圖7 56圖5.28 概念格圖節點分佈圖8 56圖5.29 概念格圖節點分佈圖9 57圖5.30 概念格圖節點分佈圖10 57圖5.31 應用軟體操作流程1 58圖5.32 應用軟體操作流程2

58圖5.33 應用軟體操作流程3 59圖5.34 應用軟體操作流程4 59圖5.35 應用軟體操作流程5 60圖5.36 應用軟體操作流程6 60表目錄表2.1 類神經網路 6多肉植物葉片數據示意表 6表2.2 資料庫欄位 12表2.3 概念背景演示數據表 16表2.4 虛擬社群觀點 17表2.5 虛擬社群觀點續 18表3.1 使用討論區與其他社群搜尋旅遊資訊比對表 32表4.1 時間標準差計算說明 36表4.2 旅遊概念知識背景示意表 39表5.1 依星期日期計算貼文數統計表 44表5.2 依照月份計算貼文數統計表 45表5.3 貼文數與討論天數表 45表5.4 類神經網路對文發文目的檢

測結果 48表5.5 The Five Stages of Small Business Growth Key Word Compare Table 49表5.6 依照星期比對關鍵字表 50表5.7 依照月比對關鍵字表 51表5.8 子討論區比對關鍵字表 51表5.9 精華文章比對關鍵字表 51表5.10 依作者比對關鍵字表 52表5.11 概念圖節點表 54

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