檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "戴碧如".cadvisor (精準) and ckeyword.raw="推薦系統"
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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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隨著網路世代的興起，資訊量大幅的增加，現今推薦系統已不單只使用於電子商務，各個領域都有這方面的需求。在學術領域，隨著文獻電子化的普及以及文獻數量的大幅增增加，已有許多幫助尋找文獻的學術搜尋服務的需求…
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近年來隨著網際網絡爆發性的發展，在網路網絡中的訊息量也快速成長，人 們的交際關係從現實環境中逐漸轉變成為虛擬的網際網絡。根據統計，知名交友 網站MySpace在2006年9月就有一億六千萬註冊的成員…
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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…
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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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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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現今的許多網站,都允許使用者為網站中的物件給予標籤,這個過程也被稱為大眾分類法 (Folksonomy).因為使用者可以自由的輸入標籤,所以標籤正是一個容易取得,而且隱含使用者喜好資訊的有用資料來源…
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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…