隨著社群媒體的普及，發表在Facebook 和 Twitter 的言論越來越受到關注，此類型的社群媒體讓使用者能自由地在網路上創作、分享資訊或留下任何評論。透過進一步分析，這些資訊可以應用於不同的領…

如何視覺化大量社群網路資料並萃取出其中有用的資訊一直是一件具有挑戰性的事。過往的文獻顯示出，社群網路的簡化或抽樣多應用於簡化網路的同時保留具影響力的因子。然而，若僅著重於找出網路中的意見領袖或是影響…

社交網絡活動正在迅速增長，社交網絡平台上的大量資料也不斷累積。識別社交網絡中的重要或熱門話題已經引起了研究人員、媒體甚至企業的關注。本研究利用潛在狄利克雷分配 (Latent Dirichlet A…

人臉辨識一直以來都是相當熱門的影像處理的項目，尤其是基於深度學習方法的影 像處理方法。各式各樣不同的技術在過去數年內不斷的被提出且取得了長足的進步。為 了減少人工標註，越來越多使用未標註資料訓練人臉…

在現今社會中人們每天都會收到大量的信息。然而，他們只對符合他們偏好的信息感興趣。因此，檢索此類信息成為一項重要任務。基於矩陣分解 (MF) 的方法在推薦任務上取得了相當好的表現。然而，基於 矩陣分解…

線上招聘服務的廣泛使用為就業市場帶來了豐富的資訊。數以萬計的職缺和履歷刊登於線上招聘平台中。然而人工招聘的方式往往花費許多成本，因此為招聘服務提供良好的職缺-履歷媒合至關重要。我們提出了一個新的模型…

越來越多線上服務被推出，而推薦系統成了從大量資訊中有效地擷取資訊及使用者喜好並提供個人化推薦的重要功能。在這些線上平台上，使用者透過各種操作與物品互動。使用者可以點擊物品、瀏覽物品、購買物品、評比物…

由於傳統的腫瘤切割方式是相當費時費力的，發展一個有效的自動腫瘤分割模型是相當重要的。然而，過往大多數的模型都是採用全監督式的方法來訓練的，全監督式的方法需要大量的像素等級標註資料，而像素等級的標註資…