推薦系統實作的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

X星際探險隊Ⅱ：(3) 異形狂襲(附學習單)

為了解決推薦系統實作的問題，作者文煌,周文杰 這樣論述：

萬眾矚目的X星際探險隊回來囉！ 百折不撓的小宇、聰明冷靜的小尚、誠實可靠的石頭， 這次將帶領大家展開更緊張刺激的冒險旅程，解開更多宇宙的神祕謎團！   　　天魔繼承者現身，異形出沒追捕！ 　　為懸賞而來的各路好手竟成為被獵捕的對象！   　　馬修為了能完全掌控艾比安手臂，來到北海道的雪山。同一時間，圖騰柱外星人想尋找失蹤多年的朋友，於是懸賞黃金，吸引各路人馬前來，X萬獸探險隊的大勇父子也是其中之一，他們與來自宇宙最強俱樂部、日本外星人學會等對手展開比賽。看似普通的尋人任務，卻出現異形四處橫行……這其中藏了什麼不為人知的可怕陰謀？   本書特色 　　 　　看漫畫學知識！ 　　只要學習3步驟，

趣味漫畫＋驚險故事＝開啟知識之門，培養小小科學家！   　　STEP 1情境學習∣教育性★★★★★ 　　圖像式漫畫結合生動可愛的人物和驚險刺激的故事編排，加深小朋友對於科學知識的理解和如何運用在生活中，激發他們對自然與科學的好奇心。而書中團隊合作的故事，則可培養小讀者們建立勇於挑戰與冒險的精神，藉此養成體貼他人的個性。   　　STEP 2知識專區∣科學性★★★★★ 　　設有「科學小百科」單元，藉由X星際探險隊隊員的生動對話和淺顯易懂的文字，來介紹鼠鯊等卵胎生動物如何繁衍後代、袋鼠等胎生動物怎麼各出奇招來帶孩子、青蛙等卵生動物保護卵的方法、不需要雄性就能產下後代的孤雌生殖、不是花的棉花和不是真

果實的草莓、用自動爆裂來傳播種子的噴瓜等超炫知識，讓小朋友有系統的學習。   　　STEP 3學習單∣學習延伸性★★★★★ 　　書末所附學習單，內容難易適中，配合淺顯的文字及生動的圖片，帶著小讀者複習書中的知識，而且測驗活潑有趣，可以讓他們從中了解學習成果和獲得樂趣。

推薦系統實作進入發燒排行的影片

以人工智慧為基礎之化妝品個人化混合推薦系統

為了解決推薦系統實作的問題，作者鄧定省 這樣論述：

美容SPA業界中的服務行為是由美容師對顧客的膚質狀況及自身的經驗做出個人化的化妝品推薦，然而精準的推薦仰賴正確的膚質判斷、對顧客需求靈敏度，這些自身經驗需要大量的訓練與經驗，且難以提出客觀的推薦。對企業來說，美容師的自身經驗也很難大量且快速複製，通常使用人工貼標籤的方式進行顧客分群，依據顧客屬性與消費行為針對不同的目標顧客作標籤管理。然而在大數據時代，顧客資料屬性變多、交易資料量與互動行為紀錄增加，以人工的方式貼標籤來做顧客分群會需要大量人力，而且導致推薦的結果過於主觀。本研究分別整合人工智慧膚質測試系統與深度學習個人化推薦系統，建構混合推薦系統給顧客個人化的推薦結果，期望能幫助顧客發現他們

自己從未發現、且可能會感到興趣、而卻不被美容師推薦的化妝品。同時，推薦系統可以幫助企業將種類眾多但銷售量卻占少數的長尾產品推薦給顧客。

UNITY程式設計教戰手冊(4版)

為了解決推薦系統實作的問題，作者盛介中,邱筱雅 這樣論述：

　　許多初學者在接觸Unity遊戲引擎時，往往會覺得系統龐大而無法掌握學習方向。尤其是程式設計部分，更讓許多人覺得無從下手，即便閱讀大量書籍與網路文獻亦無法具體改善。為了解決學習困難的問題，作者以多年教學經驗，建立從零開始的學習路徑，讓初學者可以透過本書，輕易學習Unity程式設計，並且在閱讀本書之後，擁有自行學習的能力。閱讀本書並不需要任何程式基礎，只要從頭開始照著書本案例一步一步練習，就可以具備基礎Unity遊戲程式設計能力。本書以初學者為出發點，以完整的遊戲程式開發過程為學習路徑，輔以大量圖片說明，讓沒有程式基礎的讀者，可以由淺而深的學習Unity程式設計。本書內容經

過實際課堂教學驗證與完善，並獲得學生一致好評，值得向初學者推薦。 　　本書附有遊戲專案檔（請至五南官網下載），可供讀者參考。 　　作者E-mail為 [email protected] ，對於本書內容有任何疑問，歡迎透過電子郵件與作者連絡。  

基於人工智慧之點餐推薦系統設計與實作

為了解決推薦系統實作的問題，作者郭承潔 這樣論述：

在網路資訊量如此豐沛的時代，越來越多店家除了實體店面的經營，更努力在跟上開創網路商店，除了消費者在近年來的習慣正在轉型外，也因為目前疾病肆虐著世界各地，消費者和店家不得不加入網路購物的行列，而外送餐飲平台也在此時此刻成為了人們最常使用的網路商城。比照過去人們最常使用的幾個網路平台，像是拍賣平台、社群平台、影音平台和新聞平台，為了使平台店家端與用戶端都能順利進行，皆會使用推薦系統(Recommendation system)，近年開始，餐飲平台因使用人數上升，也跟上了使用推薦系統的腳步，對於大量的餐廳、餐點、用戶資訊，本論文將會基於人工智慧作法，設計與實作一套適用在餐飲平台的推薦系統。

在過去經典的推薦系統通常分為三種，基於內容(Content-based)推薦、基於使用者的協同過濾(User-based Collaborative Filtering)推薦、基於項目的協同過濾(Item-based Collaborative Filtering)推薦，這三種推薦方法都是使用者必須已在餐飲平台上有點餐紀錄，才能啟動的，而無使用行為的新使用者則需再另外進行推薦。考慮現代人的習慣，在點餐之前都會參考網路的推薦文，本論文提出了一種自定義餐廳特徵向量Store2Vec和一種自定義餐點特徵向量Food2Vec，利用每篇推薦文內的所有餐廳或餐點透過類似skip-gram的模型來訓練餐飲特

徵向量，藉此找到人們認知中的餐廳與餐廳或餐點與餐點之間的關聯性，而在預測使用者會在未來點哪家餐廳或餐點之前，需要先從使用者的歷史點餐紀錄次數來判斷，此使用者是否為新使用者或舊使用者，若無任何點餐行為之新使用者，將以基於舊使用者的評分紀錄，給予推薦幾項獲得最高評分的餐廳與餐點;反之，將透過KNN(k-nearest neighbors)模型預測舊使用者可能會喜歡的15家餐廳及5樣餐點。最後，為了有效地推薦給使用者符合他們喜好的餐廳及餐點，將會依Top-K推薦排序並再依照每位使用者近期的點餐習慣調整，來提供更好的預測準確度 ，以上方法能有效地處理資料稀疏、個人化、冷啟動等的問題。