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…

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（…

隨著時代的進步，電子商務日益茁壯，網路購物已成為重要的消費形態，但 面對琳瑯滿目的商品，消費者難以從中選擇出符合自己需求的商品，而推薦系統 的發展即是因應解決此問題。如今，推薦系統已廣泛應用於電子商…

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…

　　隨著網際網路普及、雲端平台的建立、行動裝置的應用及社群網站的盛行等，網路上的資訊呈現爆炸性遞增，造成資訊過載的現象，其中社群網站中最受使用者歡迎的Facebook同樣也面臨此問題，隨著粉絲專頁數…

　　YouTube典型的推薦方法是找尋與使用者點選影片的標題或標籤相似的影片作為推薦；或者先搜尋使用者帳號檔案裡標記喜歡的影片，再推薦與這些喜歡影片相似的影片給使用者。然而此推薦方法有四個缺點，第一…

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，…

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…

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…