運用資料探勘技術於混合式推薦系統預測整合之研究

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Title:	運用資料探勘技術於混合式推薦系統預測整合之研究
Authors:	范景怡高侑成黃謙順曾國城
Contributors:	資管系
Keywords:	混合式推薦系統資料探勘線性回歸類神經
Date:	2013-06-01
Issue Date:	2013-09-05 14:16:31 (UTC+8)
Abstract:	推薦系統至今已發展出幾種不同的運作方式，但都各有其優點和侷限，為了尋找更好的推薦結果，本研究將權衡不同推薦技術的預測準確度與潛在問題後，以一種新的混合方式，來建立一個高效的推薦系統，並比較不同推薦技術之間的成效。目前主要有兩種技術被用來發展推薦系統：1.內容式過濾，2.協同式過濾，但是這兩種技術都分別有一些潛在的問題存在，例如當分析的物品具有無法被化為特徵的屬性，或者當分析的資料過於稀疏，或有新商品、新的使用者出現時，便會影響預測的準確度。因此本研究目的希望能夠結合以上技術的概念，運用內容式過濾、協同式過濾，並結合人口特徵過濾之推薦技術，使用線性回歸Linear Regression、類神經網路Neural Networks這兩種資料探勘技術來結合預測，提供比單一技術更準確的預測，達到克服每種技術潛在問題的限制。
Relation:	KC 2013第九屆知識社群研討會論文集 p.1004-1018
Appears in Collections:	[Department of Information Management & Graduate Institute of Information Management] Proceedings

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