line point回饋上限的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

書中字有黃金屋 平時照顧好健康 病了就要好好看醫生吃藥論文書籍站 line point回饋上限

另外網站2021 LINE PAY優惠及LINE POINTS - 蛹網值錢- 痞客邦也說明：3. Line購物: 返現網，也可以在Line的APP中找到，每次網購前可以確認是否有回饋. 4. LINE Pay Money: 活動滿滿，不時送Line Point.

東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 蕭詠婕的 消費者選擇便利商店APP之關鍵因素 （2021），提出line point回饋上限關鍵因素是什麼，來自於便利商店應用程式、AHP、層級分析法、關鍵因素。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 林軒田所指導 蔣兆凱的 邁向實際的線上學習 （2013），提出因為有 線上學習、後悔度、查詢、偏離度、最少訊息、含文意的最少訊息的重點而找出了 line point回饋上限的解答。

最後網站【富邦J卡】國內刷卡也有LINE POINTS 3%回饋，無上限！則補充：因為在日本當地消費的，不論集LINE POINTS或現金回饋富邦J卡都能享有3%回饋，剛好2019下半年開始前往日本旅遊和工作越來越頻繁，加上我沒有JCB卡，就覺得 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了line point回饋上限，大家也想知道這些：

line point回饋上限進入發燒排行的影片

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台灣Pay
📌前33萬名800、33萬-50萬500、50萬以後300

橘子支付
凱基魔Buy卡｜https://shinli.pse.is/3amq3r （指定行動支付享8%）
玉山Ubear ｜https://pse.is/KXJWW （網購/行動支付3.8%）
📌綁定五倍券消費享10%零用金
・每人最高享500元
・活動總預算100萬
・9/22早上9點開放綁定
🔺凱基魔Buy 8% 、玉山UBear 5%
活動詳情｜https://www.gamapay.com.tw/news_a215.html

iCash Pay / iCash
凱基魔Buy卡｜https://shinli.pse.is/3amq3r （指定行動支付享8%）
📌綁定五倍券享20點OPEN POINT回饋
・限量5萬名
📌消費加碼5% OPEN POINT回饋
・限量5萬名，須符合前一個活動資格
・每人上限250點(5,000封頂)
📌7-11消費加碼5% OPEN POINT回饋
・限量5萬名，須符合前一個活動資格
・每人上限250點(5,000封頂)
🔺最高享520點回饋，但沒登錄到第一個活動就什麼都沒有
🔺凱基魔Buy 8%
活動詳情｜https://www.icash.com.tw/Home/NewsDetail/10703

街口支付
花旗現金回饋PLUS卡｜https://pse.is/3mxtur (首刷送homepoa mini)
凱基魔Buy卡｜https://shinli.pse.is/3amq3r （指定行動支付享8%）
📌綁定五倍券享100元街口幣回饋
・限量前20,000名
・9/22早上9點開方登錄
🔺花旗現金回饋PLUS卡新戶10% / 凱基魔Buy 8%
活動詳情｜https://mkt.jkopay.com/event/5000

悠遊付
凱基魔Buy卡｜https://shinli.pse.is/3amq3r （指定行動支付享8%）
GOGO卡| https://shinli.pse.is/V29G4 （行動支付/網購6%）
📌綁定五倍券享現金回饋券
・限量前10,000名
• 網購滿10,000回饋1000元現金回饋券*2
• 3C百貨滿5,000回饋500元現金回饋券*2
• 藥局美妝滿1,000回饋200元現金回饋券*5
• 超商超市滿200回饋100元現金回饋券*10
🔺凱基魔Buy 8% / GOGO卡6%
活動詳情｜https://www.easycard.com.tw/offer?cls=1506473503,1508721809,1506473490,&id=1631154347

LINE Pay Money
OU數位帳戶｜https://pse.is/3exmtb （20萬以內1.85%）
Richart ｜https://pse.is/3dblru （1.2%活存利息）
📌9/26前綁定五倍券享100點
📌新戶綁定五倍券再加碼100點
📌共同綁定最高加碼200點
・每綁定1人加碼50點
🔺限時不限量
📌綁定OU數位帳戶符合條件最高加碼675元
📌綁定聯邦、元大銀行符合條件最高加碼500元
📌綁定Richart符合條件最高加碼188元
活動詳情｜https://static01-ipass.cdn.hinet.net/ipassweb/5000/epi/


[電子票證]
中信英雄聯盟卡｜https://ctbc.tw/Ejj7ka （指定通路/網購10%）
聯邦賴點卡｜https://pse.is/3b4lj5 （國內2%/LINE Pay7%）
一卡通
📌綁定五倍券指定條件滿5000送500儲值金
・前10,000名
・綁定者本人需有LINE Pay Money帳戶
・LINE Pay Money帳戶連結任一銀行，開啟自動儲值與自動儲值交易差額功能，並儲值一筆1元以上
📌王道銀行簽帳金融卡加碼300
・限量500名
🔺中信英雄聯盟卡自動加值2%、聯邦賴點卡自動加值2%
活動詳情｜https://static01-ipass.cdn.hinet.net/ipassweb/5000/svc/

悠遊卡
新光三越聯名卡｜https://pse.is/3njl68 （自動加值10%）
📌 前10,000名成功完成悠遊卡綁定者，享300元加碼回饋
📌前10,001-30,000名成功完成悠遊卡綁定者，享200元加碼回饋
📌 前30,001-40,000名成功完成悠遊卡綁定者，享100元加碼回饋
📌綁定振興五倍券並註冊悠遊付，享3,000元現金回饋券
・10/6前綁定，限量20,000名
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・3C百貨滿5,000回饋500元現金回饋券*1
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🔺可綁定自動加值有回饋的信用卡 ex.新光新光三越聯名卡
活動詳情｜https://www.easycard.com.tw/offer?cls=1506473503,1508721809,1506473490,&id=1631149850
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01:46 台灣Pay
02:05 橘子支付
02:36 iCash Pay / iCash2.0
03:27 街口支付
04:00 悠遊付
04:52 LINE Pay Money
05:21 一卡通
06:04 悠遊卡
07:52 五倍券加碼心得

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*信用卡專區*

💡網購信用卡💡
新光寰宇現金卡｜https://pse.is/3njl68 （行動支付11%）
彰銀My購卡｜https://pse.is/3jxabx (指定網購11%)
中信英雄聯盟卡｜https://ctbc.tw/Ejj7ka （指定通路/網購10%）
永豐幣倍卡｜ https://shinli.pse.is/N4YCD （指定行動支付6%）
永豐JCB｜https://shinli.pse.is/N4YCD （網購6%）
玉山Ubear ｜https://pse.is/KXJWW （網購/行動支付3.8%）
玉山Pi錢包｜https://shinli.pse.is/PSTRY （PCHome 5%回饋無上限）
GOGO卡| https://shinli.pse.is/V29G4 （週六行動支付/網購6%）
富邦momo｜https://shinli.pse.is/RBJNF (網購3回饋無上限)
樂天信用卡｜https://shinli.pse.is/EUV7G （網購10%）

💡外送信用卡💡
中信英雄聯盟卡｜https://ctbc.tw/Ejj7ka （外送/網購10%）
永豐三井聯名卡｜https://shinli.pse.is/N4YCD （餐廳/外送10%）

💡一般消費信用卡💡
永豐Sport卡｜https://shinli.pse.is/N4YCD （無腦3%現金回饋）
永豐幣倍卡｜ https://shinli.pse.is/N4YCD （無腦3% / 指定行動支付6%）
富邦J卡｜https://shinli.pse.is/U8UWP （新戶3.5%無上限）
花旗現金回饋PLUS鈦金卡｜https://pse.is/3al9qa (指定通路10%)
台新玫瑰Giving卡｜https://pse.is/3cjgtb (假日3%)
聯邦賴點卡｜https://pse.is/3b4lj5 （國內2%/LINE Pay7%）
星展ECO永續卡｜https://shinli.pse.is/RNHW6 （國內無腦3%）
FlyGo卡| https://shinli.pse.is/UTMAF （高鐵/加油5%）
匯豐現金回饋卡｜https://shinli.pse.is/UYRCA (國內1.22%/海外2.22%)
匯豐匯鑽卡｜https://pse.is/3aemhy （指定通路最高6%）

💡行動支付信用卡💡
永豐幣倍卡｜ https://shinli.pse.is/N4YCD （指定行動支付6%）
台新街口聯名卡 ｜https://shinli.pse.is/V29G4 （指定通路最高11%）
GOGO卡| https://shinli.pse.is/V29G4 （行動支付/網購6%）
凱基魔Buy卡｜https://shinli.pse.is/3amq3r （指定行動支付享8%）
花旗現金回饋PLUS鈦金卡｜https://pse.is/3al9qa (指定行動支付10%)


💡里程信用卡💡
匯豐旅人-輕旅卡｜https://shinli.pse.is/TRNK2
匯豐旅人-御璽卡｜https://shinli.pse.is/UYM33
匯豐旅人-無限卡｜https://shinli.pse.is/SWY28
玉山Only｜https://pse.is/J668L （最高5.2%回饋）

💡高活儲網銀專區💡
Richart ｜https://pse.is/3dblru （1.2%活存利息）
王道銀行｜https://pse.is/KGYJB (享100現金回饋)
iLeo｜https://pse.is/H4H8E (72萬1.2%超高活存利息)
遠銀Bankee｜https://pse.is/FDDA4 （2.6%活存利息）
樂天純網銀｜RI9HCV （透過推薦碼註冊享100） OU數位帳戶｜https://pse.is/3exmtb （20萬以內1.85%）

💡投資推薦💡
鉅亨買基金｜https://pse.is/3g3g6e (輸入 shinli享1588紅利，申購26萬元以內基金0手續費)
富果帳戶｜https://shinli.pse.is/M4Q9V (註冊享108元)
國泰證券｜https://pse.is/3lnw2z (定期定額存股推薦)

消費者選擇便利商店APP之關鍵因素

為了解決line point回饋上限的問題，作者蕭詠婕 這樣論述：

科技創新引發大眾消費習慣的改變，現今消費者於便利商店購物時，也不再侷限只能仰賴傳統現金支付方式，可以擁有更多支付選擇，除此之外，只要下載便利商店業者自行開發的專屬APP(Application，應用程式)，就能享有自動蒐集點數、發票、咖啡寄杯、轉贈給親朋好友等功能，只需在手機上即可完成，不僅減少繁複的作業流程，還帶給消費者以及便利商店業者，簡便快速的購物體驗，這也引起本研究探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素動機。 本研究藉由文獻整理後，建構出影響消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素及層級架構，得出5個關鍵構面，以及22個關鍵因素，並收集62位有使用便利商店APP有效受測者問卷

，以層級分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)進行分析，以此探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素。本研究結果顯示，影響消費者選擇下載便利商店APP之構面排序為：「APP功能」、「APP設計」、「集點活動」、「其他優惠活動」、「企業」，前五名重要的因素排序為「多元支付」、「會員福利」、「現金折抵」、「咖啡跨店寄杯」、「隱私及安全」。 最後，本研究依前五名因素提出建議，希望協助便利商店業者擬定未來平台APP研發及發展策略，使其APP功能能更加貼近使用者的需求。

邁向實際的線上學習

為了解決line point回饋上限的問題，作者蔣兆凱 這樣論述：

本文研究線上決策問題，其問題設定如下。玩家需要在一個環境中重複決定要採取什麼行動，並得知該行動所帶來的影響的訊息。玩家希望有一個線上演算法，可以從過往的歷史中學習，並且在往後能夠作出更好的決策。我們使用後悔度來衡量一個演算法的優劣。近來的研究著重於線上最佳化(傳統最佳化問題的變形)以及專家問題(有限數目的專家可供選擇)，因為這些問題模型可以用來模擬許多現實生活中的挑戰。本文將報告我們在這個方向上的貢獻。首先，我們研究逐漸改變的環境。我們定義一個新測度稱為偏離度來衡量環境的變化程度。在這個新的問題模型中，我們藉由修改一個廣受研究的FTRL演算法來設計我們的演算法，並證明其表現能以偏離度的函數表

示。因此我們的演算法在變化和緩的環境中，能夠表現得比以往的演算法更好。接著，我們研究逐漸改變的環境，並假設玩家所能獲得的只有部分的訊息。我們希望得知在什麼樣的回饋訊息下，依舊能夠表現得和得知完整訊息的玩家一樣好。我們設計了一個新穎的抽樣機制，並且使用取得的訊息估計未知的梯度向量。我們的研究成果顯示，每回合僅需知道損益函數的兩個點的值，我們演算法的表現便能與得到所有訊息的玩家一樣好。在第三部分中，我們允許玩家可以主動探詢他想要的部分訊息。我們提出一個新的問題模型，讓玩家可以在某個上限內探詢他所需的訊息。這個問題模型推廣以往不能允許主動探詢的問題。在這個新的問題模型下，我們設計幾乎完美的演算法並且

將其表現以玩家的探詢上限的函數表示。最後在第四部份，我們研究含有文意的最少訊息問題。與傳統最小訊息問題的差別在於，玩家在選擇策略之前可以得知額外的訊息。由於擁有所有訊息可以讓演算法有更好的表現，所以我們定義一種新訊息稱為虛擬獲益，並使用虛擬獲益來估計未知的訊息，協助演算法學習。我們設計並分析一個名為LINPRUCB 的新演算法，它是目前已知最好的LINUCB 演算法的衍伸。

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