植基於詞彙分析方法探索電子商務主題網絡之研究

The Study on Exploring Electronic Commerce Topics Network Based on the Term Analysis

陳良駒(Liang-Chu Chen)；顧亦平(Yi-Ping Ku)

電子商務 ； 文字探勘 ； 機會探索 ； KeyGraph ； Electronic Commerce ； Text Mining ； Chance Discovery ； KeyGraph

商略學報

3卷3期（2011 / 09 / 22）

137 - 154

繁體中文

本研究運用詞彙分析及機會探索方法呈現電子商務顯著及潛藏之主題網絡結構，並探討專業詞庫在探勘分析之運用效益。實驗共蒐整計3,273篇國內博碩士論文，結果顯示出國內電子商務研究主題多在探討各種交易模式（如交易市集、電子市場及線上購物），並強調其服務品質（如顧客關係管理、信任）；而潛藏之研究則集中在資源整合（如企業資源規劃、電子資料交換）及資訊科技應用（如行動代理人、公開金鑰、認證簽章及資料探勘）等主題。另植基於文字探勘技術所建構之專業詞庫，確可有效改善斷詞系統之短詞問題，且可萃取出較符合研究主題之詞彙。此外，本研究將電子商務發展時期區分為三階段，以觀察並探討電子商務研究主題之變化趨勢。希望藉由本研究結果，可有助於瞭解學界於電子商務研究資源之投入，或提供企業發展電子商務時之參考。

This paper uses term-based analysis and chance discovery (i.e. KeyGraph) method to present the topic network of the electronic commerce (EC) research and explore the effectiveness of using the professional lexicon in EC field. This research collected 3,273 articles from theses and dissertations in Taiwan, the result shows that most domestic EC studies are focused on a variety of transaction modes (e.g., e-Market, online shop) and emphasis on their service quality (e.g., customer relationship management, trust). The research behind those topics focus on the topic of resource integration (e.g., enterprise resource planning, electronic data exchange) and the application of information technology (e.g., mobile agent, public key infrastructure, signature verification and data mining). In addition, the construction of professional lexicon based on text mining can surely improve the short term problems in the Chinese word segmentation system and it also can extract the terms that fit the research subject effectively. This study also divides the EC topics into three stages and examines the tendency of EC. The result of this study may be helpful for the investment of the academic researchers or a reference basis of the enterprises when they intend to participate in EC.

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