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Anime recommendation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
國立成功大學 國際經營管理研究所碩士在職專班 溫敏杰所指導 胡修瑜的 A Study on Anime, Comic and Game (ACG) Consumer Behaviors as a Result of the Change in Lifestyles since the COVID-19 Pandemic （2021），提出Anime recommendation關鍵因素是什麼，來自於動畫、漫畫、遊戲、環境刺激－行為個體－趨避回應模型、COVID-19、情緒認知理論、疫情、購買意向、購買行為、顧客行為。
而第二篇論文國立臺北大學 企業管理學系 魏嘉宏所指導 黃鈺傑的 推薦系統：應用徑向基神經網路協同過濾演算法於動畫影片之評分預測 （2021），提出因為有 協同過濾推薦系統、徑向基神經網路、評分特徵、評分預測的重點而找出了 Anime recommendation的解答。
Anime recommendation進入發燒排行的影片
哈囉！我是RT ，這位外國武士真的是一個傳奇阿!
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#彌助 #外國武士
A Study on Anime, Comic and Game (ACG) Consumer Behaviors as a Result of the Change in Lifestyles since the COVID-19 Pandemic
為了解決Anime recommendation 的問題，作者胡修瑜 這樣論述：
自COVID-19流行於世界以來，社交限制（例如居家隔離、國界封鎖）不只限制人類的天性──社交能力，消費者的習慣也因此而有所改變。在有了足夠的生活必需品後，消費者逐漸關注起娛樂性產品。而在這其中，漫、漫畫和遊戲（簡稱：ACG）在這兩年中的全球消費額明顯增加。本論文旨在更好地了解消費者的 ACG 購買意願在 COVID-19 大流行期間如何變化。我們所使用的結構模型是基於環境刺激－行為個體－趨避回應模型（簡稱：S-O-R模型），並同時應用認知情緒理論以支持環境、心理因素和消費行為的關係。我們使用263名台灣的受訪者，以線上問卷蒐集在線購買習慣數據。我們使用SPSS和AMOS18分析，並發現感知
嚴重程度、社會影響和社會規範等認知因素與情緒反應，而且情緒反應會影響自我隔離期間的購買意願。以結論上來說，這項探索性研究能讓 ACG 商家更好地了解流行病期間的消費者意圖。
推薦系統：應用徑向基神經網路協同過濾演算法於動畫影片之評分預測
為了解決Anime recommendation 的問題，作者黃鈺傑 這樣論述：
推薦系統可以透過輸入相關數據來預測用戶的潛在偏好及興趣，提供用戶個人化的推薦列表，以解決使用者資訊過載的問題。舉例來說，可以將推薦系統應用到動畫串流平台上，以預測使用者可能感興趣的動畫項目。然而，隨著動畫的項目不斷增加，動畫的資訊量也持續增加，但使用者對於動畫項目的評分數量仍然為少數，這會使得使用者-項目評分矩陣容易變得過於稀疏，進而導致推薦系統的預測準確率下降。 因此，本研究結合了徑向基神經網絡與傳統的協同過濾方法，使用皮爾森相關係數相似度測量方法來尋找最近鄰居，並結合使用者的評分特徵，以共同評分的項目進行訓練，以執行動畫項目評分預測。實驗結果表明，使用皮爾森相關係數的相似度測量方法表現較
使用餘弦相似度來的佳。此外，無論最近鄰的數量為何，本研究所提出的徑向基函數協同過濾方法的預測準確率都較其他協同過濾方法好，其次為基於奇異值分解的方法以及基於項目的方法。當數據集的訓練集比率為0.8時，整體的預測表現是最佳的。總結來說，徑向基函數協同過濾方法可以有效地改善矩陣稀疏性所造成預測準確率下降的問題，並較傳統協同過濾方法產生更佳的預測準確率。