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國防大學 運籌管理學系碩士班 郭俊良、蔡馥璟所指導 李品萱的 預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例 （2021），提出mascots中文關鍵因素是什麼，來自於預測式警務、遞歸神經網路、長短期記憶網路。
而第二篇論文國立東華大學 資訊工程學系 雍忠所指導 Andre Freeman的 不同語言的網站使用者導航偏好之大數據分析 （2021），提出因為有 大數據分析、網站使用者行為、網站瀏覽偏好、知識發現技術應用的重點而找出了 mascots中文的解答。
mascots中文進入發燒排行的影片
突然被傳送來到了一個遊樂園，冬天的遊樂園超級寒冷刺骨!!!
但是這時...出現要收集的寶石了?! 並且敵人居然是第四章節的小豬與小雞?!
小豬小雞會用冰凍魔法冰凍人類，然後吃掉!!! 甚至還有湯瑪士小火車亂入?!!
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預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例
為了解決mascots中文 的問題，作者李品萱 這樣論述：
預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。 根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料
，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。 有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。
不同語言的網站使用者導航偏好之大數據分析
為了解決mascots中文 的問題，作者Andre Freeman 這樣論述：
本論文的目的是將大數據分析技術應用於分析網站日誌大數據，以歸納網站使用者以不同語言進行瀏覽的使用偏好。本論文研究所使用的數據包含來自國立東華大 學 (NDHU) 資訊工程學系 (CSIE) 網站在 2020 年所有網站日誌數據。數據量共有5,066,905 個瀏覽點擊條目，分別瀏覽 9,590 個不同的 URL。在本論文中，網頁主題空間定義為網站首頁以下的子目錄所有 URL 的資源，共有：(1)future students, (2)research, (3)newlist , (4)aboutus, (5)course, (6)activity, (7)alumni 和(8)resourc
e。為了發現使用者的瀏覽偏好，研究人員將使用者的活動分為四組：(1)全英文活動,(2)全中文活動,(3)中英文活動,(4)其他活動。本論文將知識發現技術應用於 Time Selection Process (TSP)、Session Aggregation and Transformation Process(SATP)、Analysis Application Process(AAP)和 Analysis Results Evaluation and Application(AREA)等四個階段，並藉由這些分析進而提出商業智能(BI) 戰略建議。為了發現使用者的網站瀏覽偏好，本論文研究採用了
多種分析演算法： 1)KMeans 演算法和 Elbow 方法，用於確定 TSP 部分在切割 session 時的最佳時間長度。 2) Apriori 演算法，用於查找使用者瀏覽偏好的 session 叢集。 3) 可變長度馬爾可夫鏈 (VLMC) 演算法，應用在 AAP 部分中查找使用者瀏覽偏好的頻繁序列。以及4) 潛在狄利克雷分配(LDA)演算法，應用於主題空間分類來進行網站熱門程度排序。在本論文的結論中，從數據科學的角度提出了三項戰略建議，研究人員堅信這些建議會對本研究產生正面影響，以幫助 NDHU CSIE 學系的業務環境決策。此外，本論文還添加了概述 2020 年前十大熱門網頁的附加
信息，提供根據網站使用情況彙總 BI 應用程序。