第五章 結論與未來展望
第二節 未來研究方向
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最大群集的產品數為 35，而最小群集的產品數為 2，以人工方式檢視可得知：
許多商品數為 2 或 3 的小群集其商品在 268 項產品中屬於較特殊的種類，在 經過分群後，這些相似種類之特殊產品皆歸屬到相同的群集中，倘若將這些 少數相似之特殊產品合併於其他商品群集中，則較不易找出群集內獨特且共 有的商品特徵。此外，含有產品數較多之大群集，在經過分群門檻值提升後，
仍然歸屬於相同群集中，由此可見其群內產品有一定的相似特質存在。
最後所獲得之分群結果可以提供團購消費者選擇產品時參考，如消費者喜歡 某種特性之商品，便可推薦其相似特性群集擁有的商品。此外，團購網站業者也 可參考分群結果，針對歸為相同群集內之商品，規劃共同促銷活動，以增進成交 機會。
第二節 未來研究方向
本研究透過文字探勘於顧客團購網誌中擷取商品相關資訊，再運用 kNN 分 群器將網路團購商品進行群集分析，分群後之平均群內相似度有顯著提升，且透 過衡量群集質心權重的方式可擷取出各個群集的群集商品特徵，並依照特徵給予 命名。針對未來之研究方向，本節提出以下五點建議：
1. 本研究在商品資訊擷取部分僅採用顧客團購網誌。在現今環境下，許多網路 上的心得分享已從網誌轉為以微網誌的型態發表，網誌的量越來越少，倘若 能納入微網誌的資訊一併分析，應能增加產品相關資訊量，進而提高商品分 群的準確率。但微網誌字數較網誌減少許多，因此對於商品相關資訊多以簡 要的評論方式呈現，其處理方式還需進一步研究探討。
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2. 本研究依照群集質心權重擷取前 20%的詞彙，再依人工過濾後取得產品特徵 詞彙，並依面向來歸納產品特徵詞彙。倘若在獲取大量的產品特徵詞彙後能 建立產品特徵詞彙庫，並依面向分門別類後，應能有更廣泛之利用。另外，
也可藉由此方式達到自動化產生群集描述，應能更確切描繪出群集各個面向 之輪廓。
3. 本研究之分群結果可以進一步應用於消費者滿意度的實證研究，調查本研究 的分群結果是否符合消費者預期，能否增進消費者的滿意度，此外也藉以驗 證版研究的分群結果。
4. 本研究經過替產品進行群集分析後已可將產品歸納分群，倘若能基於分群結 果進行商品推薦，相同商品群集內的顧客優先推薦群內的團購商品，或是新 進顧客先依據其有的團購商品網誌進行分群後再推薦最相近群集的團購商 品，將能帶來更大的效用。
5. 本研究就目前找尋到擁有顧客團購網誌資料之團購美食商品進行分群，在未 來可藉由批次擴增方式將新產品分門別類，透過 kNN 依照現有群集進行分 類處理，倘若分類門檻值低於一定門檻，則為新產品創立新群集，以動態方 式持續擴增團購美食群集。
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