在邁入知識經濟的現今社會中，企業的生產要素已轉變為以知識為基礎，而學習正是知識經濟時代增加企業競爭力的最佳利器。隨著科技的發展，線上學習(e-Learning)不論在傳統公司或電子化企業中已扮演著重要不可或缺的角色。線上學習的獨特性不但可使教育訓練的成本降低，更可以配合企業的全球化運作，這些優點吸引了許多公司開始規劃線上訓練。但由於目前線上學習多採用Web(World Wide Web)介面並且必須與網際網路連接，所以有發展上的限制且缺乏行動性。因此本研究將應用行動科技結合學習科技來克服這個問題。 　　本研究希望建構一行動學習設計並且整合知識庫，使得知識學習的來源不再僅侷限於學習教材，更能包含整個組織的知識。另外也設計一搜尋機制希望藉此能有效率地執行行動搜尋。 / In knowledge economy, the key factor of production is knowledge. Learning will be the best effective tool to increase the competitiveness in the knowledge-based economy. With the development of Information Technology, Electronic Learning (e-Learning) becomes important, indispensable in traditional business, and e-business. e-Learning with unique characteristics lowers training costs and makes organizational learning global. These benefits catch the attentions of the company to pursue e-Learning. However, the problem that e-Learning has to be Web-enabled (World Wide Web enabled) and Internet-based creates a technical and managerial barrier limits its development and lack the mobility. In our research, we aim to apply Mobile Technology with Learning Technology to overcome this problem. 　　Our research focuses on the design of a mobile learning (m-Learning) model that supports learning anywhere, anytime and any form. Beside, we develop an approach to integrate with knowledge repository. The learning scope will not be limited to instructional courseware. It includes organizational knowledge. The search assistant helps user to access relevant information with minimal effort and reduce the amount of information that needs to be transmitted.

因應網路口碑傳播平台的熱門化，以及資訊搜尋意識高度提升，網路口碑搜尋成為現代人購買行為準備步驟之一，消費者透過多元化的網路口碑平台搜尋產品資訊以幫助自己進行貨比三家及累積自身的產品基本資訊，並減低產品購買風險，藉由網路口碑的搜尋行為讓消費者購買活動更具自主性與安全感。 由於台灣網路口碑傳播平台百花爭鳴，而過去研究多以論壇及部落格為研究主題，甚少研究以年輕人常使用的電子佈告欄作為研究場域。故此，本研究選擇電子佈告欄作為研究場域，由網路口碑的概念出發，試圖了解消費者選擇電子佈告欄為搜尋產品相關訊息的場域時，他人意見對消費者購買決策的影響。由於過去尚未出現以研究電子佈告欄特有的「推文」機制對購買決策的影響，本研究則針對電子佈告欄推文作初探性研究，旨在探討消費者在使用電子佈告欄搜尋產品資訊與網路口碑過程時，對於電子佈告欄文章中的推文搜尋態度對消費者購買決策的影響。 本研究從資訊搜尋觀點切入，從消費者端出發，藉由量化研究方法，透過線上問卷方式，以自願樣本抽樣方式，最終有效回收問卷570份，以期了解消費者推文搜尋態度對購買決策的影響，並嘗試了解消費者對電子佈告欄此平台的知覺訊息可信度是否會影響消費者購買決策行為。因此，進一步探究消費者的電子佈告欄知覺訊息可信度在推文搜尋態度與購買決策間的干擾效果。 研究結果發現，當消費者使用電子佈告欄搜尋產品資訊時，消費者的推文搜尋態度對購買決策具有正向的影響；消費者的電子佈告欄知覺訊息可信度對購買決策並不具有影響力。另外，研究也發現消費者的電子佈告欄知覺可信度並不會影響推文搜尋態度與購買決策影響之間的關係。本研究並以推文所能扮演的行銷角色對實務工作者提出行銷策略上的建議。

日常生活中，人們是如何挑選結婚對象的？隨著時代的演進，在現代社會中，婚姻配對已由傳統的「媒妁之言」轉變為「自由戀愛」的結合方式。不過，「自由戀愛」並非等同於完全的自由選擇或隨機配對，人們由於其特定的地位背景條件，是在一個特定的「候選對象群」中擇定配偶。本研究修正過去擇偶研究中「單一指標觀」的侷限，改採用「多重指標觀」來檢視人們的擇偶行為，主張個人之行為會遵循「理性選擇」原則，依據「多重指標」的擇偶條件，在候選對象群中進行「連續性搜尋」，歷經一番「挑三揀四」，篩選若干對象後，方能覓得伴侶。 本研究的目的，即是透過電腦模擬(simulation)的方式，以人們挑選伴侶時常用的五種偏好類型—一試定終身型、專挑極品型、面面俱顧型、差別偏好型、截長補短型做為基礎架構，分別模擬在婚姻市場中人們為了「覓得良緣」，所可能採取的不同挑選伴侶策略及搜尋結果，分析重點鎖定在以下兩點：一是持不同擇偶偏好類型的人，能夠成功覓得良緣的機會；以及若能成功覓得良緣，所需篩選的對象數量為何。此外，面對同樣一個婚姻市場，個人因其對「市場價格範圍」的掌握與否，也會發展出兩種不同類型的擇偶策略：經驗法則與門檻法則，本研究亦針對這兩種策略分別進行模擬分析。研究最後並為後續研究可行之方向，提出幾點建議，例如：與實證資料相互比對、與其他如婚姻品質、婚姻滿意度等之相關主題結合、進一步將「時間面向」納入模型結構等。 關鍵字：擇偶、連續性搜尋、婚姻配對、理性選擇、電腦模擬、婚姻市場 / How do people pick their “another half” in their daily life? People now have more and more freedom in choosing their spouses, unlike the situation before when arranged marriage was the main stream. However, choosing spouses freely doesn’t mean that they are free to choose whomever they like or they are matched randomly. People tend to select their spouses within a pool in which the “candidates” share similar backgrounds with them. In this study, people’s mate selecting process, previously analyzed with single indicator, is now examined with multiple indicators. This study suggests that people, who intent to find mates, would follow the rational choice principle, go through a sequential “picking and choosing” process with multiple spouse-choosing criteria, and find their spouses in the “candidate pool” finally. The purpose of this study is to explore the mate-selecting strategies and results with the technique of computer simulation, based on five principles of mate-selection preference people usually have. The five principles are 1) the immediately matching type, 2) the choosing for the best only type, 3) the deliberate type, 4) the individual diversity-admiring type, and 5) the compensatory type. The focuses of the analysis are twofold. Firstly, it looks into the chance of successfully finding a mate by people with different preference. Secondly, it tries to find out the number of “candidates” which are sifted out before people can make a final decision. Besides, although in the same marriage market, individuals tend to develop two types of searching strategies—rule of experience and rule of threshold—that depends on their grasp of the “range of the market price.” This study conducts simulation of the two rules. Moreover, the study also indicates some potential issues for following researches, for example, comparing the research outcomes with empirical data, combining topics such as the quality or satisfaction of marriage, and incorporating the “time” element in the simulation model. Keywords: mate-selection (or mate-searching), sequential searching process, assortative marriage, rational choice, computer simulation, marriage market

近年來，動漫(動畫、漫畫與線上遊戲)越來越受歡迎。全球資訊網也陸續出現收集大量包括故事情節、動漫角色、作者等動漫相關資訊的動漫網站。多數動漫網站都提供使用者文字檢索的功能，以搜尋動漫網站文字內容。但是動站網站若能提供根據文字與圖形風格來搜尋圖文內容，對於動漫使用者而言，將更為方便。圖文風格可能是漫畫人物的繪畫風格、動畫故事的敘事風格等等。 為了方便使用者以圖文風格進行搜尋相關資訊，本論文根據動漫關連探勘技術，研究並開發一個動漫網站的搜尋引擎：動漫魔鏡，以提供使用者根據圖文關連來搜尋動漫網站中風格相似的動漫資訊。本論文的搜索方法關聯了圖像特徵和文字特徵。首先，針對圖像特徵，由於動漫角色是動漫的靈魂，因此經過動漫臉部偵測後，我們以電腦視覺中的局部二值樣式(Local Binary Pattern, LBP)與灰階值分佈來抽取並表示動漫角色的臉部特徵。針對文字特徵，我們利用一般全文檢索技術來擷取文字特徵。接著，運用階層式分群技術將文字特徵與圖像特徵值轉換為文字與圖像關鍵詞。最後，以語意主題模型中的隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)分析圖文關鍵詞的潛在語意，並據此計算動漫網頁之間的相似性。實驗結果顯示本論文所研發的風格搜尋，其效果優於其他三種基本作法。 / Animations, comics, and games (ACG) have become more and more popular in recent years. There exist many ACG web sites which contain lots of textual and visual information on stories, characters and authors of animations, comics and games. Most ACG web sites provide users text retrieval capability to search for textual contents. However, there is a need for users to search for textual and visual contents by styles. Examples of styles are drawing styles of comic characters, narrative styles of animation stories and so on. In order to help users to search for textual and visual contents by similar styles, this thesis investigates and develops a search engine, Comirror, for ACG web sites based on latent correlation between textual and visual contents. First, while facial styles of characters play important roles in ACG, after comic face detection, Local Binary Pattern (LBP) along with gray-value histogram is utilized to extract and represent the visual features. For the textual contents, traditional full-text indexing technique is employed to extract textual features. Then, hierarchical clustering is performed to quantize and transform the textual and visual features into textual and visual words. Finally, Latent Dirichlet Allocation (LDA) is utilized to discover the latent semantic correlation between visual and textual words. Experiments show that the developed approach performs better than the other baseline approaches.

網際網路在許多方面皆改變了大眾的讀報方式：不僅僅是因為Google News一類的新聞搜尋引擎，提供讀者多樣化且一次性的即時整合型閱覽，現今多數的網路使用者，也已養成從數個不同網頁中選擇所需資訊來瀏覽或進行研究、調查的習慣。然而，隨著報紙印刷發行量的銳減、新聞網站的流量不如預期，新聞媒體出版商對於搜尋引擎憑藉他人著作獲取暴利的手法感到越來越挫敗。Google自西元2009年起在Google News美國版刊登廣告，會不會成為壓垮傳統新聞媒體的最後一根稻草?而Google的這項舉措是否動搖其利用他人著作內容賺錢的正當性?可符合美國著作權法的合理使用原則? 本文將就Google News刊登廣告所引發的爭議，從網路新聞的發展、Google的經營模式以及合理使用原則的規範目的等面向，鎖定美國著作權法，來探討網路搜尋引擎截取他人著作內容的合法性，以及數位時代下合理使用原則的未來命運。 / The Internet has changed the way people reading the newspaper: not only because news search engines such as Google News providing readers with a diverse and one-time real-time integration of reading, but also because nowadays, most Web users have become accustomed to selecting the information they need from several different Web pages for browsing or carrying out research, and investigation. However, as the newspapers’ circulation drops, and the flow of news Web sites does not reach the expectation, the fact that search engines use others’ works to obtain profits disappoints news media publishers a lot. Will the advertisements placed alongside search results on the American version of Google News be the last straw? Will this undermine the validity of Google’s initiative of using others’ work for money, and fit in with the fair use doctrine? This article will try to analyze the Google News advertising disputes from the perspectives of development of network newsm, Google's business model and the fair use doctrine , and to discuss the legality of the Web search engine as well as the fate of fair use under digital era in the future.

摘要 本文採用搜尋模型，將其中勞動市場上勞資雙方配對工作之方法，應用於房地產市場中房東與房客的配對行為，求得在定態均衡下家計單位的競租函數、房屋維修支出費用函數及房屋品質函數，並探討其比較靜態分析背後所隱含之經濟意義。 本文之研究發現如下，當房東將房屋出租的機率提高時，房屋租金隨之增加；當房客租到房屋的機率提高時，房屋租金將隨之減少；市場利率及房屋租賃契約終止的機率對房屋租金的效果，取決於房屋市場為買方市場抑或是賣方市場。當房東將房屋出租的機率或房客租到房屋的機率增加時，皆使得市場上的房屋租賃配對數量增加，房屋維修支出亦增加；當市場利率或房屋租賃契約終止的機率增加時，使得出租房屋的機會成本增加，進而使房屋維修支出費用減少；房屋的維修成本對房屋維修支出費用的影響為不一定，當房屋的維修成本相對較低時，房東維修支出費用可能增加，但房屋的維修成本相對較高時，使得房東的維修支出費用可能減少。當市場利率或折現率提高時，代表民眾較偏好現在，則房屋品質水準會降低；當房屋契約終止的機率提高時，房屋品質水準會降低；房屋維修的成本提高時，房屋品質水準會降低；市場配對效率越高，房屋品質越高。在政策討論方面，推動市場資訊透明化可增加房東的修繕支出費用，對於房屋品質的提升是有所助益的；租賃住宅租金補貼政策會導致房租之上升，但不一定能提升房屋品質；修繕優惠貸款利率政策，確可使房東之房屋維修支出費用增加，而達到提升房屋品質之效果；最後，政府訂定最低居住水準之政策，由於市場運作機制上自會存在一消費者最適房屋品質水準，若房屋品質低於市場上最低房屋品質，此房屋無法出租下，自然會被市場所淘汰，無須政府訂定最低居住水準即可達成效果，政府政策反而可能會造成市場扭曲。

本文利用搜尋模型，為勞工流動與人口遷移提供一套理論的分析架構，並且找出一套衡量流動性與人口遷移的工具與指標。模型假設為封閉經濟體系內只存在兩個地區（高工資城市與低工資鄉村），而有 的同質個人，將居住遷移與工作流動視為單一的決策，加入房屋市場且兩地存在外生的工資差異，而且沒有失業的存在，個人在「工資差距」、「遷移成本」與「居住成本」的考量下做出遷移決策，當人口遷移達到均衡時可求出在steady-state下衡量遷移的指標，由比較靜態分析可知，工資差距與遷移呈現正向關係、而遷移成本與遷移存在負向關係，結果與客觀推論一致。 在進行福利分析時，若社會福利函數為簡單加總型態時，發現經濟體系各地區最適人口數與均衡人口數產生不一致的現象，其中一個與現實符合的情況為鄉村人口過度外移，在同時滿足「均衡與最適一致」、「收支平衡」與「最適不變」三個條件下，提供一個「差異性」的房屋稅制矯正均衡與最適偏離的問題，為相關政策制訂提供一項依據。

消費者對於產品的要求逐漸走向精緻化與客製化，貼近消費者需求的產品，在行銷上有更佳的說服力。在網路購物風氣逐漸成熟的情況下，購物網站為了更好的經營績效，經營顧客忠誠度，是很重要的課題。如何針對網路特性瞭解消費者知覺地付出溢價購買產品，以及相關的消費者購買行為形塑過程，與購物後的情感滿足是很重要的課題。另外，企業對於如何滿足網路消費者的顧客價值，乃至於提供消費者物質乃至情感滿足，尚未有從消費者觀點的完整瞭解。本研究以理性行為理論探討線上購物時消費者從重要他人、主觀規範、個人態度、購買意願、乃至於知覺地形成購買行為的影響因素。 本研究以調查研究法為主，針對台灣地區的網際網路使用者發放網路問卷，所有資料經過分析之後顯示，網路購物時顧客付出溢價的存在，此與一般對於網路購物廉價的印象相左。除此之外，產品類型、品質敏感、情感、安全及品質會影響網路購物溢價購買態度；而環保及時間的影響則不顯著。另一方面，在網路購物時，溢價購買態度及主觀規範會影響網路購物溢價購買意願，而以主觀規範影響為大。 關鍵字：溢價、理性行為理論、主觀規範、搜尋性產品、經驗性產品

源於資訊量爆炸時代的來臨，企業面臨大量資料所帶來的挑戰：傳統關聯式資料庫無法負荷龐大資料所造成的效能及儲存設備升級等問題。為了解決大量資料所帶來的諸多問題，各界提出不同的理論，而其中最被廣為討論的就是雲端運算。時至今日，許多企業及個體用戶逐漸開始使用雲端運算中，目前最具代表性的分散式架構Hadoop上的資料庫代表－欄導向資料庫HBase來作為底層資料庫。故本研究提出一套傳統關聯式資料庫轉換至欄導向資料庫HBase之轉換機制，以台灣學術期刊搜尋引擎為例。

網路盛行下，取得資訊的成本大幅降低，人們在旅遊決策前會先使用網路查詢相關的資訊，本研究目的在於探討線上的旅遊景點資訊搜尋對於景點以及對於到訪該景點之旅客有什麼樣的影響，利用景點的Google搜尋熱度、景點的燈光資料及景點旅客人數的資料，使用固定效果模型分析，證實景點的線上的旅遊景點資訊會使其景點變得熱鬧，尤其會影響到秘境、高學歷旅客及年輕人喜歡前往的景點。 另外本研究也發現，線上搜尋會使得旅客想要找旅伴一同出遊，且會使去其景點的遊客平均年齡降低，以及使遊客去其景點採取自由行的比例上升，讓旅客的旅遊模式變得多元化。 / With the borderless online communication becoming more widespread, obtaining information has significantly become faster and easier. Nowadays, people will do the research from the internet to gain the tourists information in advance. The purpose of this study is to explore how the online search of tourist attractions affects the attractions visitors. This study uses the Google trends, Nighttime Lights on Taiwan attractions and the number of tourist attractions from 2004 to 2013. This study used the fixed effects model to confirm that the online search of tourist attraction will make that attraction become more popular.