檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="Recommendation system"
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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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Recommendation system is information filtering system that seek to predict the rating or preference…
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將深度學習的方法使用在各種領域中已是當今的趨勢，其中包含將自然語言的模型應用到推薦系統中。推薦系統根據產品內容抑或是根據使用者的習慣來判斷使用者的喜好，精確且有效率地根據這些資訊推薦使用者感興趣的事…
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在工時長且快節奏的生活模式下，許多零售企業為搶進商機，因應消費者需求，紛紛將資訊技術導入營運流程中，以降低成本並提高生產力，促使傳統實體商店朝無人商店轉型發展，然而，在不同環境、文化、習慣下，人們對…
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由於網際網路的蓬勃發展，串流音樂市場也隨之成長，使我們可以隨時取得 各種音樂。然而在眾多的歌曲中，要如何讓使用者以較低的搜尋成本獲取有興趣 的歌曲即成為一個困難的挑戰，音樂推薦系統即擔任了重要的角色…
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快速發展的影音串流媒體行業正已成為娛樂媒體市場的重要板塊。領先的串流媒體平台往往應用基於複雜機器學習技術的各種服務來擴大平台的知名度和客戶滿意度，其中電影推薦系統可提供巨大商業價值，且隨著演算法的快…
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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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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…