內容過濾推薦系統

由 何怡 著作 · 2017 — 實驗發現，基礎CF較其餘方法準確，而CFWCB則是可以再大幅提升準確度，其中利用專家定義特徵結合文章內容有著最多的準確度提升，可將準確度提升至基礎CF的兩倍，而利用機器 ...

內容過濾的推薦系統是根據使用者歷史消費紀錄或過去喜愛的產品來學. 習,系統會推薦與歷史資料相似的產品給使用者。例如,使用者過去看過屬於喜. 劇的電影,那麼推薦系統就會 ...

2020年6月29日 — 推薦系統是一種過濾資訊的系統，用於推測使用者的喜好，藉以達成如提升使用者黏著度或是商品購買率等目標。 對於社群網站、內容網站或是串流服務，使用 ...

2021年8月3日 — 內容過濾(Content-Based Filtering) ... 以「商品的內容」為基礎→ 找出商品跟商品之間的關聯，把商品做分類→ 不需要有用戶資料也可以進行推薦，適合推薦 ...

推薦系統是一種信息過濾系統，用於預測用戶對物品的「評分」或「偏好」。 推薦系統近年來非常流行，應用於各行各業。推薦的對象包括：電影、音樂、新聞、書籍、學術 ...

2023年1月22日 — 推薦系統主要的目的是預測用戶的喜好或行為，根據收集到的用戶資訊，挑選出你會有興趣的內容呈現，例如：YouTube 的推薦影片、instagram 探索貼文、電商 ...

2023年12月1日 — 內容過濾很好理解，其實就是根據既有的用戶與影片資訊來做推薦. 比如我們已知有一位16 歲的小男孩，喜歡看動作片，我們就可以基於這項資訊推薦他觀看非 ...

2020年5月14日 — 內容過濾，與協同過濾不同，則是通過分析了解每個產品的基本特性。 例如，如果推薦系統發現你喜歡看由湯姆·漢克斯和梅格·萊恩主演的《電子情書》和《 ...

推薦系統方式為基於內容過濾式(Content-based Filtering, CBF)、 協同過濾式(Collaborative Filtering, CF)與基於知識過濾式(Knowledge-based Filtering, FBF)三種。第 ...