檢索結果：共16筆資料 檢索策略： "Collaborative Filtering".ekeyword (精準)
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在推薦系統中協同過濾 (Collaborative filtering) 是目前最廣泛使用的方法之一，而此方法最重要的組成部分便是透過使用者項目矩陣 (User-item matrix) 找到相似的…
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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（…
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隨著電子商務的快速發展，協同式過濾推薦系統已被廣泛地應用於各大網路 平台中，利用推薦系統準確預測客戶對商品的偏好，可以解決使用者所面臨的資 訊超載問題，並且提高使用者對該網路平台的依賴性。由於以協同…
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隨著時代的進步，電子商務日益茁壯，網路購物已成為重要的消費形態，但 面對琳瑯滿目的商品，消費者難以從中選擇出符合自己需求的商品，而推薦系統 的發展即是因應解決此問題。如今，推薦系統已廣泛應用於電子商…
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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…
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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…
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隨著深度學習的快速發展，如今深度學習已被廣泛的應用在各個領域，理所當然地也被應用於各種推薦系統中。推薦系統的主要目的是幫助用戶過濾大量信息，並提供滿足用戶個人喜好的產品或服務推薦，而隨者網路與電子設…
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隨著資訊技術的發達與人們的生活習慣改變，為了滿足現代人便捷的需求，各式各樣的網路平台隨之興起，例如影視平台Netflix、Disney+，電商平台Amazon、PC Home、Shopee等。然而，…
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隨著網際網路的使用者數量增加，購買和銷售活動從傳統管道轉移到網際網路上的交易或電子商務管道，這種情況讓企業更加重視收集顧客的訊息，但也導致訊息超載問題，因此，為了克服它，許多公司使用推薦系統來進行客…