林育志,黃正魁;
頁: 103-132
日期: 2022/04
卷期: 29(2)
關鍵字: 協作推薦系統 ； 關聯法則 ； 相似度 ； 主觀視角 ； 客觀視角;
Keywords: Cooperative recommendation system ； Association rule mining ； Similarity ； Subjective perspective ； Objective perspective;
摘要: 本研究利用項目為基礎的協同過濾想法，提出一種新穎的協作推薦模型。模型根據主觀查詢和客觀規則，透過關聯法則和相似度演算生成推薦結果。並於參與者使用協作推薦系統後，藉由用戶體驗問卷量測使用者對模型的感知有用性、信任度和滿意度。我們以台灣50成分股作為實驗標...

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郝沛毅;龔千芬;張俊陽;蔣榮先;鄭詠恆;
頁: 495-535
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 事件嵌入;興趣點推薦;矩陣分解;深度學習;卷積神經網路;
Keywords: event embedding;POI recommendation;matrix factorization;deep learning;convolutional neural networks;
摘要: 基於位置的社群網路（LBSN）近來變得十分流行，這歸功於智慧手機的爆炸式增長，使得用戶可以輕鬆地執行LBSN程序。越來越多使用者在這些平台上與好友分享打卡資訊跟生活點滴。興趣點（POI）推薦系統是LBSN的核心服務，也是最近熱門的研究焦點。目前研究主要是分析用戶的打...

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楊亨利;林青峰;
頁: 335-361
日期: 2018/07
卷期: 25(3)
關鍵字: 意見挖掘;情感分析;網路評論;推薦系統;
Keywords: opinion mining;sentiment analysis;internet review;recommendation system;
摘要: 隨著電子商務的發展，現在一個虛擬商場能夠查詢到的商品資訊常常超過人們所能負擔；如何從玲瓏滿目的商品中找到最符合需要，對使用者而言是非常重要的。傳統上的推薦系統是由個人資料、社會關係、購買或點閱記錄等資料來進行相似性的比對，進而完成推薦。本研究則採用網...

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周韻寰;葉培琴;曾守正;
頁: 407-444
日期: 2016/10
卷期: 23(4)
關鍵字: 共乘;適地性服務;天際線運算;社群網路;
Keywords: carpooling;location-based service;skyline operation;social network;
摘要: 汽車共乘可算是友善社會環境的永續機制，因為可以藉此減少碳排放量、降低交通阻塞的機率、以及停車空間的需求，還有節省燃油成本等。然而，由於某些原因，例如，可能因為不熟悉共乘夥伴、彼此缺乏信任感、以及處於狹小汽車空間感覺不舒適等，讓人們參與的意願大大降低。...

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蔡文隆;陳仲儼;李明達;
頁: 377-405
日期: 2016/10
卷期: 23(4)
關鍵字: 本體論;軟體專案;軟體流程調適;知識密集;決策支援;
Keywords: Ontology;software project;process tailoring;knowledge-intensive;decision support;
摘要: 對於軟體開發管理而言，組織通常會建立流程標準來讓各軟體專案據以執行。但鑒於軟體開發的獨特性，並非一套標準流程就可以完全套用在所有的軟體專案上。因此，企業組織需要訂定一套流程調適準則，讓專案成員根據不同專案所面臨的情境，依據調適準則而去調整實際的作法。...

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陳灯能;蘇柏銘;
頁: 141-170
日期: 2015/04
卷期: 22(2)
關鍵字: 腦波;神經資訊學;文章推薦系統;內容導向過濾;類神經網路;
Keywords: brainwave;NeuroIS;document recommender system;content-based filtering;neural network;
摘要: 推薦系統是一種基於使用者紀錄或偏好進行資料收集及分析，藉此分析結果逕行主動式資訊推薦的資訊系統，推薦系統在提昇個人化資訊服務品質上扮演重要的角色。傳統上推薦系統的設計著重於將資料庫中使用者的相關記錄進行分析，也因此衍生出內容導向、協同導向等不同演算法...

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胡雅涵;李彥賢;林正賢;
頁: 171-197
日期: 2015/04
卷期: 22(2)
關鍵字: 推薦系統;內容導向式推薦方法;學術文章推薦;社會性標籤;文字探勘;
Keywords: recommender systems;content-based recommendation;academicarticle recommendation;social tagging;text mining;
摘要: 學術文章推薦是近年來熱門的研究議題，過往針對學術文章推薦研究上，普遍利用學術文章內的屬性資料，如：標題、摘要、關鍵字、作者名稱以及參考文獻標題等進行推薦。然而除了上述的「內部資訊」外，學術文章中亦包含其他與該研究相關的「外部資訊」，像是參考文獻摘要及...

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羅濟群;郭庭歡;龔旭陽;陳志華;林淳皓;
頁: 1-24
日期: 2014/01
卷期: 21(1)
關鍵字: 音樂治療;推薦系統;音樂內容分析;音樂內容分類;資訊檢索;
Keywords: Music Therapy;Recommendation System;Music Content Analysis;Music Content Classification;Information Retrieval;
摘要: 隨著生活步調快速，生活壓力的增加，失眠和憂鬱症的病患日益增加。然而，音樂可以讓心靈放鬆情緒，故將音樂的特色加入到治療中，讓音樂治療需求者或病患能透過音樂治療能放鬆情緒，達到健康照護的效果。有鑑於此，本研究著重一套決策支援系統─個人化音樂治療服務推薦系...

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黃純敏;林重佑;黃進瑞;
頁: 423-447
日期: 2013/10
卷期: 20(4)
關鍵字: 學習向量量化;推薦系統;混合過濾;協同過濾;內容過濾;
Keywords: Learning Vector Quantization;Recommendation System;Hybrid Filtering;Collaborative Filtering;Content-based Filtering;
摘要: 內容過濾與協同過濾是經常用於提供個人化服務的技術，近年來則多偏向結合各種監督式學習的混合式過濾方式，並以三層或多層式網路架構產生推薦結果，然而其設計不易且有網路收斂效率低的問題。本研究以學習向量量化（Learning Vector Quantization；LVQ）簡約的兩層式網路...

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羅濟群;程鼎元;陳志華;盧盈蓉;陳昌民;
頁: 131-152
日期: 2009/01
卷期: 16(專)
關鍵字: 觀光醫療;推薦系統;資訊檢索;自動摘要;決策支援系統;
Keywords: Medical Tourism;Recommend System;Information Retrieval;Text Summarization;Decision Support System;
摘要: 近年來，隨著經濟成長、人民生活水準的提高、醫學藥物進步，民眾的平均年齡已顯著的延長，銀髮族、樂活族(Lifestyles Of Health And Sustainability, LOHAS)人口逐漸增加，而國人疾病型態及死亡原因，也由原來的急性傳染病和急性疾病，轉變成慢性疾病，如心臟病、糖尿病...

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周世傑;吳政穎;
頁: 83-96
日期: 2009/01
卷期: 16(專)
關鍵字: 使用者興趣檔;資訊檢索;資訊需求;概念擷取;向量空間模型;
Keywords: User Profile;Information Retrieval;Information Need;Concept Extraction;Vector Space Model;
摘要: 現今網路的搜尋引擎主要都是設計給大眾做資訊檢索，對於不同背景與需求的使用者，當提供一個相同的查詢句，所得到的搜尋結果會都是相同的大量網頁，這使得個人化搜尋的需求越來越高。使用者興趣檔描述了一個特定使用者的興趣，在資訊檢索的系統裡，通常用來幫助搜尋引擎...

引用     導入Endnote

陳振東;戴偉勝;
頁: 21-38
日期: 2002/07
卷期: 09(1)
關鍵字: 資訊推薦;資訊擷取;相似度衡量;個人化服務;
Keywords: Information push-delivery;Information retrieval;Similarity measurement;Personal services;
摘要: 隨著網路技術與設備的發展與普及，網際網路逐漸成為人們取得資訊的重要管道。然而，隨著網際網路資料的大量增加，使用者所面臨的資訊過載情形也日趨嚴重。因而有效地協助使用者在豐富的網路資源中取得所需資訊，已成為網際網路環境中一個重要的研究議題。 近年來，客戶關...

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