簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共3筆資料 檢索策略: "資訊工程系".dept (精準) and ckeyword.raw="協同式過濾"


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    1

    基於縮放指數線性單元的循環神經網路推薦系統之研究ij
    • /108/ 碩士
    • 研究生: 陳沛萱 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:337下載:16

    2

    運用專家資訊於使用者偏好估計以減輕個人化服務之稀疏問題
    • /93/ 碩士
    • 研究生: 李銘瑜 指導教授: 李漢銘
    • 線上資訊的急遽成長促進了個人化服務與推薦系統的發展。為了切合使用者不同的需求以減輕資訊負載的問題,推薦技術被相繼地提出以提供使用者更適切的服務。在眾多被提出的推薦技術中,以項目為基礎的協同過濾推薦方…
    • 點閱:224下載:0
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (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)

    3

    以循環神經網路為基礎之協同過濾推薦系統
    • /107/ 碩士
    • 研究生: 胡筱君 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:261下載:28
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