檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "演算法".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="推薦系統"
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全球電子商務規模的規模達到每日數百億美金，帶動全球各大運輸業、品牌業以及全球供應鏈的蓬勃成長。因此，在各大線上交易平台如Amazon.com、淘寶網等積極發展推薦系統的技術來發掘消費者潛在的欲購買物…
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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…
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隨著網際網路的使用者數量增加，購買和銷售活動從傳統管道轉移到網際網路上的交易或電子商務管道，這種情況讓企業更加重視收集顧客的訊息，但也導致訊息超載問題，因此，為了克服它，許多公司使用推薦系統來進行客…
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近年來許多學者針對網頁的推薦系統進行相關研究，透過網頁所蘊含的資訊，幫助使用者過濾龐大的網頁資料量，讓使用者能夠快速地找到欲查詢的網頁資料。本論文結合最近鄰居演算法與K平均演算法於推薦系統之研究，研…
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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…
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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，…
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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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隨著數位時代的演進、資訊技術的發展及人們生活方式的改變，許多線上平台已經陸續出現，以滿足現代的便利需求。這些平台包括串流服務，如Netflix和Disney+，以及電子商務平台，如Amazon、PC…