檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="Recommender System"
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隨著電子商務的快速發展，協同式過濾推薦系統已被廣泛地應用於各大網路 平台中，利用推薦系統準確預測客戶對商品的偏好，可以解決使用者所面臨的資 訊超載問題，並且提高使用者對該網路平台的依賴性。由於以協同…
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Medical tourism has been growing very rapidly in recent years. This trend causing the information a…
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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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這項研究旨在確定人群的相似性，以用戶構建電影推薦系統。個人缺乏必要的經驗或能力，不足以評估特定情況下存在的大量替代項目。例如，很難找到想要的電影。由於電影信息量的增加，用戶通常難以找到合適的電影。推…
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在網路快速發展和電子資訊爆炸的時代中，如何繁雜的資訊從中篩選資訊，滿足使用者的需求，是每個服務平台面臨的難題。而一個好的推薦系統，不僅協助使用者快速找到所需資訊，透過良好的購物體驗，網站可以有效地留…
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推薦系統的應用層面多元且廣泛，舉凡電商平台、影音網站，都有使用這個技術。如果能提高推薦系統的可用性與效率，相信能夠為人類日常生活帶來更多便利性。使用者的歷史互動行為是推薦系統的基礎，目前有許多序列推…
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隨著深度學習的快速發展，如今深度學習已被廣泛的應用在各個領域，理所當然地也被應用於各種推薦系統中。推薦系統的主要目的是幫助用戶過濾大量信息，並提供滿足用戶個人喜好的產品或服務推薦，而隨者網路與電子設…
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本研究提出了一種基於面向的情緒預測複合模型，它結合了張量分解以及意見效用邏輯模型。首先，利用情緒詞典作為種子，通過雙向傳播方法以迭代的方式擴展面向詞彙以及情緒詞彙。因此，使用者評論可以表示為使用者-…
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深度學習（Deep Neural Network）是近年來的熱門話題因為它在許多不同的機器學習應用上優於很多技術。LeNet-5[2]是最有名的手寫識別深度學習模組之一。LeNet-5有7層包含輸入…
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隨著資訊科技的進步，多媒體內容資訊量已急遽增加，如何在大量的資料中讓使用者快速找到真正想要或者感興趣的資料，推薦系統（Recommender System）將扮演重要角色。例如Amazon, Bar…