檢索結果:共3筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="推薦系統" and ckeyword.raw="類神經網路"
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近年來電影工業發展蓬勃,每年都有上百部的電影推陳出新,而一般人一年看的電影可能才十至二十部。使用者不僅無法快速吸收這麼大量的資訊,想從中挑選出中意的電影更是難上加難。因此,電影推薦作為研究主題越來越…
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隨著資訊科技的進步,多媒體內容資訊量已急遽增加,如何在大量的資料中讓使用者快速找到真正想要或者感興趣的資料,推薦系統(Recommender System)將扮演重要角色。例如Amazon, Bar…
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在推薦系統(recommender system)相關的研究領域中,目前大多以針對個人喜好進行推薦為主。主要作法為記錄個人在系統中的行為模式,待下一次使用者(user)使用系統時以使用者的歷史喜好或…