找不到想看的電視節目是個很困擾的問題。隨著不同的時段，節目內容也隨之改變，電視節目不像YouTube或是其他影音平台可以隨時想看就看。不同於其他電視節目推薦方法僅使用使用者觀看的時間或是節目的標籤（…

分群演算法是現今找出相同類別（高相似性）資料相當普遍的知識發現工具，雜訊（noise）是演算法判定該筆資料不隸屬於任何一群之結果，有時雜訊的產生是因該筆資料本為無用資訊，然而亦有因收集資料之環境、遮…

隨著行動裝置的普及，已經有大量GPS軌跡資料的產生。行動服務供應商通常會利用使用者行動裝置上所記錄的位置資訊來提供個人化服務。近幾年對於利用軌跡資料的研究議題中，大部分針對地點預測和地點推薦。然而在…

隨著直播服務的快速擴張，大量未經剪輯的影片隨之而出。爲了快速的找到觀眾感興趣的片段，能夠自動偵測精彩片段的方法變得非常重要。近年來有很多實驗致力於精彩片段偵測，但因直播影片的長度通常都長達數個小時而…

由於近年來科技發展，傳播訊息變得相當便利，人們可以很容易地在網路上散播訊息，像是商品的廣告，而這種於社群網路上吸引用戶的用法，被稱為病毒式行銷。同時由於廠商總是一次推出許多件同類商品的系列供消費者選…

分群是根據資料點之間的相似性將整個資料集劃分為一個分群結果的過程。現今已經有許多分群的方法被提出，但由於這些方法各別的性質，不同的方法通常會產生不同的分群結果。為了將不同的分群結果結合成一個更好且更…

微型部落格（Twitter或Facebook）近年來在互聯網用戶中已成為非常流行的通訊工具。在這些微型部落格上有很多的使用者分享他們對生活中各個主題的想法以及意見。訊息藉由一個人透過電腦或是手機來產…

隨著科技的進步與商業競爭激烈，隱私的議題比起以往也受到更多的重視和注意。在資料探勘中，擷取有意義的關聯法則是一個很重要的技術；相對的，在探勘過程中，這個技術也可能造成一些隱私問題。因此，為了要避免敏…

概念飄移（Concept Drift）近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈（Non-stationary distribution）的重要議題，特別在處理資料串流（Data stream）這種資…