簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "歐陽超".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="推薦系統"


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    1
    應用混合具擾動的萬用演算法為基礎之 K最鄰近及密集插補法於推薦系統之協同過濾
    • 資訊管理系 /108/ 碩士
    • 研究生： 耿少宏   指導教授： 陳正綱
    • 由於電子商務公司如: Youtube、Amazon、Netflix和其他許多網路服務業的興起，推薦系統得到前所未有的廣泛應用，推薦系統不僅可以增加服務提供者的收入，還可以減少網站上服務使用者的搜尋時…
    • 點閱：205  下載：0 
    • 全文公開日期 2025/06/05 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/06/05 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/06/05 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)

    2
    考量評分與評論之以粒子群最佳化演算法為基礎之協同過濾推薦系統
    • 工業管理系 /110/ 碩士
    • 研究生： 李樹勳   指導教授： 郭人介
    • 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，…
    • 點閱：254  下載：0 
    • 全文公開日期 2025/01/22 (校內網路)
    • 全文公開日期 2042/01/22 (校外網路)
    • 全文公開日期 2042/01/22 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)

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    考量重複購買行為之內容導向推薦系統
    • 工業管理系 /108/ 碩士
    • 研究生： 程弘睿   指導教授： 郭人介
    • 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…
    • 點閱：284  下載：0 
    • 全文公開日期 2025/06/08 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/06/08 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/06/08 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)

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    應用進化演算法為基礎之用戶特徵分群及矩陣分解法於推薦系統之協同過濾
    • 工業管理系 /109/ 碩士
    • 研究生： 吳震   指導教授： 郭人介
    • 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…
    • 點閱：174  下載：3 
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