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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 (2019),提出淘寶被盜ptt關鍵因素是什麼,來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。

而第二篇論文國立東華大學 財經法律研究所 張郁齡所指導 曾雅琴的 從網路服務提供者角度論責任避風港條款之適用爭議 (2016),提出因為有 網路服務提供者、責任避風港、間接侵權、科技中立、通知/取下、三振條款、直接利益、審查機制的重點而找出了 淘寶被盜ptt的解答。

最後網站快檢查帳號!PTT驚傳大規模盜號19組高危險IP流出 - 東森新聞則補充:知名論壇PTT近日驚傳大規模盜帳號!不少鄉民近日發現自己的帳號被盜,密碼還被竄改,估計已有百人受害,PTT官方也緊急公告19組有問題的IP, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了淘寶被盜ptt,大家也想知道這些:

客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決淘寶被盜ptt的問題,作者林怡如 這樣論述:

  網路購物(電子商務E-commerce)儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變,許多傳統線下消費平台(實體門市、電視購物、型錄郵購等)業者,均面臨經營型態轉型的挑戰,紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時,電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量,正是考驗各大電商的重要課題。  電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位,如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案,是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容,進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法,搭配極限樹(Extra Trees Classifier)、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型,交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值,搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。

從網路服務提供者角度論責任避風港條款之適用爭議

為了解決淘寶被盜ptt的問題,作者曾雅琴 這樣論述:

網路產業在知識經濟時代,促進了資訊流通的便捷並提高資源運用的效率,網路服務提供者(ISP)對於產業發展及經濟繁榮扮演舉足輕重之關鍵角色,然而,由於網路產業前開便捷及快速之特色,致使網路著作權侵害頻繁發生,而必須對網路產業有所管制,惟為避免對ISP過度實施管制政策而不利於產業經濟之發展,著作權法爰制定ISP之避風港條款以茲免責。然而相關規範上是否過度保護著作權人,反使ISP負擔過於沉重的責任及義務,迫使ISP須依附著作權人致違反網路中立性,並因此侵害使用者受憲法保障之資訊自由及言論自由,進而損及著作權法欲調和衡平公私益及促進文化發展之立法目的之虞,均有值得探究及檢討的空間。本文先從比較法分析觀

點出發,介紹國內外立法例規範與各種型態ISP及說明ISP所涉間接侵權責任之內涵,並藉由國內外之經典實證案例分析探究爭議。接著以法律經濟分析角度切入,發現網路產業相較著作權產業具有更高的經濟效益及保護必要,故須深入探討避風港條款能否充分地提供網路產業及ISP足夠的保護暨其所引發之爭議。其中,在通知/取下程序,應由何者判定使用者行為是否構成侵權較為妥適,使用者之個人資料及資訊隱私權又應如何保護,上開爭議均應逐一討論。其次,三振條款具有阻絕使用者接近使用網路的強烈效果,是否因此過度侵害甚至剝奪憲法所保障之言論自由,而有違正當法律程序及違憲之疑慮,容有考慮其他可行方案之必要。另外,ISP對侵權行為是否

知情及從中獲有直接利益該如何判斷,審查範圍及收費機制又應如何建立適當可行之標準,而使ISP得以適用避風港條款免責,攸關ISP之經營運作甚鉅,有待進一步釐清。最後,本文就上述立法例及實務、學理等相關爭議及意見,經比較分析綜合歸納後,嘗試提出可能之修法建議及替代方案,以供未來產官學界作為修正參考。