檢索結果：共5筆資料 檢索策略： "modeling".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="推薦系統"
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在如今資訊爆炸的現在，網路上充斥著海量般的資料，使用者從過去資料的缺乏到如今大量無序資料，大海撈針般的無助感與時間的浪費是普遍的使用者經驗。為此，網路新興公司和學術界漸漸產生出許多的解決方案與服務。…
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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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近年來，電子商務正以前所未有的速度在世界各地持續增長，而隨著網路購物普及與資訊爆炸，應用於電子商務的個性化推薦系統變得愈加不可或缺。個性化推薦系統旨在幫助顧客根據其先前的行為（例如購買型態和歷史評分…
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本研究提出了一種基於面向的情緒預測複合模型，它結合了張量分解以及意見效用邏輯模型。首先，利用情緒詞典作為種子，通過雙向傳播方法以迭代的方式擴展面向詞彙以及情緒詞彙。因此，使用者評論可以表示為使用者-…