檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "Recommender System".ekeyword (精準) and year="109"
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本研究採用混合模糊多準則決策（MCDM）方法，分析台灣豪華車廠商對人才聘雇方面，對於以人工智慧(AI)求職推薦系統為核心的數位平台作為面談聘任的主要影響因素。基於相關文獻和專家建議，本研究根據202…
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在現今社會中人們每天都會收到大量的信息。然而，他們只對符合他們偏好的信息感興趣。因此，檢索此類信息成為一項重要任務。基於矩陣分解 (MF) 的方法在推薦任務上取得了相當好的表現。然而，基於 矩陣分解…
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本研究採用混合模糊多準則決策（MCDM）方法，分析台灣的筆電品牌廠商導入人工智慧(AI)技術於人資部門的主要影響因素，本研究共採訪16位來自台灣主要九大品牌包含HP、Dell、Lenovo、Micr…
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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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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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隨著網際網路日益進步，越來越多的電子商務網站都使用著推薦系統來幫助消費者找到要購買的商品。一般傳統常見的推薦系統都是考量瀏覽商品與商品之間的關聯性，或是基於內容過濾和協同過濾的方式為消費者進行推薦，…
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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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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…