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    題名: 三個推薦系統的擴增與改進;Three Improvements and Extensions of Recommender Systems
    作者: 陳彥良
    貢獻者: 國立中央大學資訊管理學系
    關鍵詞: 推薦;協同推薦;深度學習模型;時間衰殘;跨平台推薦;Recommendation;collaborative recommendation;deep learning model;time decay;cross-platform recommendation
    日期: 2023-07-17
    上傳時間: 2024-09-18 14:51:07 (UTC+8)
    出版者: 科技部
    摘要: 本計劃主要是要處理三個推薦系統的問題,第一個議題的貢獻在於讓推薦系統可以透過負面資訊提高推薦的精準度,第二個議題的貢獻在於讓推薦系統可以向臉書的用戶推薦Instagram上他們會喜歡的公開帳戶,我們的跨平台系統揭示了有關具有多個平台的公司如何以統一,合作和協作方式推廣其各種平台的創新概念。第三個議題的貢獻在於我們讓推薦系統可以處理時間衰殘的問題,讓推薦系統的推薦可以更精準。因為推薦系統在商業上已經大量使用,所以本計劃不但有學術價值外,更能讓推薦系統的實務應用更精準、更抓住客戶的真實需要。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[資訊管理學系] 研究計畫

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