檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "attention".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="推薦系統"
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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…
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近年來，引入時序概念的序列推薦成為推薦系統中的重要研究方向。在序列推薦模型中，引入自關注機制能改善模型容易遺失序列過久以前資訊的問題，且能對序列的項目根據其相關度給予不同權重，以提升預測準確率；引入…
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在推薦系統領域中，神經網絡的使用越來越普遍，在過去大部分的研究當中通常透過單一表徵來代表使用者的整體偏好，而在一些研究當中注意到使用者偏好可以被解釋為使用者的多方面的興趣，因此多興趣的概念在推薦系統…
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在當今社會，許多人將部分薪水用於投資股票或基金，以獲取額外收入。但是，許多不專業或剛剛開始投資的散戶投資者沒有足夠的經驗來決定正確的投資。這將導致散戶投資者在投資時無利可圖。 台灣有數百隻基金，其中…
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推薦系統的應用層面多元且廣泛，舉凡電商平台、影音網站，都有使用這個技術。如果能提高推薦系統的可用性與效率，相信能夠為人類日常生活帶來更多便利性。使用者的歷史互動行為是推薦系統的基礎，目前有許多序列推…
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推薦系統已經成為現今商業網站不可或缺的一部分，如何有效地推薦使用者感興趣的事物，是現今推薦系統的研究者持續努力的方向。推薦系統的資料來源通常是來自於使用者與物品之間的交互行為，例如評分、點擊、瀏覽紀…
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將深度學習的方法使用在各種領域中已是當今的趨勢，其中包含將自然語言的模型應用到推薦系統中。推薦系統根據產品內容抑或是根據使用者的習慣來判斷使用者的喜好，精確且有效率地根據這些資訊推薦使用者感興趣的事…