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國立雲林科技大學 資訊管理系 鄭景俗所指導 紀政廷的 加權圖神經網路建立肺癌知識圖 （2021），提出排球少年 第 四 季 OVA關鍵因素是什麼，來自於肺癌、知識圖、圖神經網路、隱含狄利克雷分布、點間互資訊。
而第二篇論文淡江大學 中國大陸研究所碩士班 李志強所指導 吳欣霓的 中國大陸電子商務探討-以網路平台為例 （2021），提出因為有 中國大陸電子商務、阿里巴巴、京東、拼多多的重點而找出了 排球少年 第 四 季 OVA的解答。
加權圖神經網路建立肺癌知識圖
為了解決排球少年 第 四 季 OVA 的問題，作者紀政廷 這樣論述：
肺癌為全球嚴重的疾病與死亡原因，許多研究人員投入肺癌相關研究，人們難以短時間閱讀大量文獻，針對自動建構肺癌文獻之重要字詞知識圖的需要，提出了一種建立肺癌關聯強度知識圖的方法，本研究於Web of Science文獻資料庫收集2016年到2021年共六年的肺癌相關文獻，透過隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation，LDA)方法對資料集進行語意建模取得最佳主題數為三群，並以此主題群別做為文本的類別標籤，再採用修改後的點間互資訊(pointwise mutual information, PMI)演算法處理資料集建構文本圖，另外透過圖神經網路(graph neura
l network, GNN)基於已建構之文本圖預測新的邊，進而將文本圖與新的邊組合為知識圖，最後，對此圖個別以四種圖神經網路進行節點分類任務，使用accuracy、precision、recall、F1對分類任務結果進行比較，在本研究收集的肺癌文獻資料集上，所提出的PMI2+link對比原PMI演算法的邊數量減少到約五分之一，代表可以大幅減少訓練時間，F1績效0.9162於實驗結果中也為最佳，從而證實了自動建立知識圖演算法的有效性，對於已建立的肺癌知識圖則以Neo4j圖形資料庫做儲存、查詢與視覺化呈現，此肺癌知識圖可用於幫助肺癌相關領域的研究人員，從這些肺癌文獻中了解其肺癌文本、字詞與主題之
間的交互關係。
中國大陸電子商務探討-以網路平台為例
為了解決排球少年 第 四 季 OVA 的問題，作者吳欣霓 這樣論述：
2016 年為中國大陸電子商務的超高速成長期，一路快速成長到現在進入相對穩定的發展期，根據《中國電子商務報告2020》數據顯示，2020年中國大陸電子商務交易額達人民幣37.21億元，同2019年相比增長幅度為7 ％，可知即使碰上新冠疫情，中國大陸的線上消費能力，不但不受影響反而持續成長中，這個數據所代表的意義是非常可怕的，另外隨著中國大陸物流業飛躍式成長，整個產業也將面臨全新的革命浪潮，尤其是加入智慧化、數位化的因素後，更使得物流業展現全新風貌，使得網路購物環境的完善與成熟，進而去探討中國大陸的網路購物是如何達到現在規模以及在政府單位的高度重視下，中國電子商務在未來可能的發展。