簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "Clustering".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="協同過濾"


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    應用進化演算法為基礎之用戶特徵分群及矩陣分解法於推薦系統之協同過濾
    • 工業管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: 吳震 指導教授: 郭人介
    • 近年來,隨著眾多的網路服務業的興起,推薦系統得到前所未有的廣泛應用,用戶可以從網路輕鬆獲得所需的信息、產品或服務,商家也可以通過推薦系統增加額外的收入。但是在當今的推薦系統中,資料規模非常大,評分資…
    • 點閱:176下載:3

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    協同過濾推薦機制之研究:以粉絲專頁為例
    • 企業管理系 /103/ 碩士
    • 研究生: 陳信羽 指導教授: 欒斌
    •   隨著網際網路普及、雲端平台的建立、行動裝置的應用及社群網站的盛行等,網路上的資訊呈現爆炸性遞增,造成資訊過載的現象,其中社群網站中最受使用者歡迎的Facebook同樣也面臨此問題,隨著粉絲專頁數…
    • 點閱:309下載:2
    • 全文公開日期 2020/06/07 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    應用差分進化演算法為基礎之限制波茲曼機器於推薦系統
    • 工業管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 陳峻廷 指導教授: 郭人介
    • 全球電子商務規模的規模達到每日數百億美金,帶動全球各大運輸業、品牌業以及全球供應鏈的蓬勃成長。因此,在各大線上交易平台如Amazon.com、淘寶網等積極發展推薦系統的技術來發掘消費者潛在的欲購買物…
    • 點閱:364下載:0
    • 全文公開日期 2021/06/23 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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