簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "similarity".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="協同過濾"


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    加權相似度結合資訊擴充以提升協同過濾推薦系統的準確度
    • 資訊工程系 /103/ 碩士
    • 研究生: 黃炳豪 指導教授: 戴碧如
    • 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…
    • 點閱:322下載:0
    • 全文公開日期 2020/07/28 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    應用混合具擾動的萬用演算法為基礎之 K最鄰近及密集插補法於推薦系統之協同過濾
    • 資訊管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: 耿少宏 指導教授: 陳正綱
    • 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…
    • 點閱:201下載:0
    • 全文公開日期 2025/06/05 (校內網路)
    • 全文公開日期 2025/06/05 (校外網路)
    • 全文公開日期 2025/06/05 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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