【摘 要】
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協同過濾是電子商務中最常被使用也是最成功的推薦技術，但隨著電子商務的發展，網站使用者與商品數也迅速成長，使得使用者相關資料稀疏(Data sparsity)而嚴重影響推薦品質，對於新使用者與新商品，協同過濾也無法提供準確的推薦。為改善以上問題，本研究使用Lemire與Maclachlan(2005)所提出的Slope One演算架構及資料探勘方法，來解決資料稀疏性和冷開始(Cold-start)問
【出 处】
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第18届海峡两岸咨询管理发展与策略学术研讨会暨2012两岸咨询发展高峰论坛
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協同過濾是電子商務中最常被使用也是最成功的推薦技術，但隨著電子商務的發展，網站使用者與商品數也迅速成長，使得使用者相關資料稀疏(Data sparsity)而嚴重影響推薦品質，對於新使用者與新商品，協同過濾也無法提供準確的推薦。為改善以上問題，本研究使用Lemire與Maclachlan(2005)所提出的Slope One演算架構及資料探勘方法，來解決資料稀疏性和冷開始(Cold-start)問題，並改進其他學者所提出的相似度演算方法來進行預測。同時，考量到運算成本，將推薦系統架構分為離線預處理階段和線上預測階段。
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