netflix推薦系統的問題，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

別怕，統計學其實很簡單

為了解決netflix推薦系統的問題，作者徐苑琳李倩星 這樣論述：

本書是一本優秀的統計學入門讀物，首先介紹了統計學理論知識，激發讀者對統計分析的興趣，幫助讀者完成理論準備。之後通過近30個商業案例深入地介紹了每種分析方法背後的原理、優缺點、適用範圍等，使讀者不僅知其然，更知其所以然。 本書注重實際應用，幫助讀者在短時間內瞭解統計學的知識體系，體會到統計學在各行各業中是如何發揮強大作用的；使讀者具備一定的統計分析能力，並將這些知識應用到實際工作中。   徐苑琳，四川大學亞洲基礎設施建設與發展研究院副研究員，成都行政學院副教授，師從牛津大學聖艾德蒙學院院士AngHu，長期從事經濟與科技發展研究，近年來在人民日報、科學管理研究、價格理論與實踐

等核心刊物上發表論文數十篇。 　　 李倩星，畢業於西南大學數學系，曾任美團使用者服務體驗平臺高級資料運營，從應用角度關注統計學這門科學。對統計分析、資料採擷有獨到理解。 第1章　為什麼要懂點統計學 1.1 這些統計問題，你會做嗎 2 1.2 統計學可以幫到你 6 1.3 到底什麼是統計學 10 第2章　描述統計基礎 2.1 基本概念 14 2.2 數據預處理 17 2.3 繪製統計圖表 21 第3章　推斷統計基礎 3.1 常見的幾種概率分佈 28 3.2 相關分析與回歸分析基礎 34 第4章　描述性統計分析 4.1 描述性統計分析基礎 40 4.2 頻數分佈分析：用統

計圖解決倫敦霍亂 40 4.3 關注資料代表性：統計學家改良轟炸機 44 4.4 異常值分析：1號店提升行銷精准率 48 4.5 對比分析：折線圖指導購房者尋找合算房價 52 4.6 描述性統計分析概述：泰坦尼克號生還數據 55 第5章　相關分析與回歸分析 5.1 相關分析與回歸分析概述 60 5.2 矩陣分解：價值百萬美元的Netflix推薦系統 61 5.3 一元線性回歸：引發金融危機的風險價值模型 64 5.4 評分系統：星巴克選址借力大數據 68 5.5 相關與回歸概述：航空乘客數量預測 71 第6章　關聯分析與聚類分析 6.1 關聯分析與聚類分析概述 78 6.2 購物籃分析：啤

酒與尿布的經典案例 79 6.3 序列模式挖掘：Web訪問模式説明電商優化網站 83 6.4 快速聚類：通過分類降低客戶退貨率 87 6.5 層次聚類：為鳶尾花分類 91 6.6 關聯與聚類綜述：加州極客的聚類分析把妹法 95 第7章　決策樹與模式識別 7.1 C4.5演算法：電信客戶流失預測 100 7.2 自組織神經網路：最優路徑和旅行商問題 105 7.3 貝葉斯決策：神奇的谷歌智能翻譯 110 7.4 支持向量機：應用廣泛的手寫辨識與語音辨識 114 7.5 判別分析：電信行業構建客戶流失模型 119 7.6 模式識別綜述：日趨成熟的信用評分模型 124 第8章　更多的資料採擷演算

法 8.1 核密度估計法：警務大資料預測犯罪 130 8.2 Flu Trends：“穀歌流感趨勢”幫助控制疫情 134 8.3 Apriori演算法：透視美國國會投票模式 137 8.4 SVD簡化資料：IBM軟體自動生成新菜譜 142 8.5 文本分析：垃圾郵件過濾系統 146 8.6 AdaBoost元演算法：偵測欺詐交易 150

netflix推薦系統進入發燒排行的影片

以宗教社會學觀點探討Netflix串流平台追劇現象

為了解決netflix推薦系統的問題，作者林容伊 這樣論述：

隨著網路科技的發展，使用串流平台追劇已成為當今閱聽人生活中常見的娛樂活動之一。本研究以涂爾幹的宗教觀點為基礎，探討串流平台與閱聽人之間的權力關係。研究透過參與觀察法以及半結構式的深度訪談法，訪問觀察24位Netflix用戶的追劇行為，了解閱聽人追劇的情境脈絡以及使用串流平台的情形。研究結果顯示，串流媒體中的閱聽人看似有選擇的主動權，權力其實分流於推薦系統與社群之中。在宗教詮釋方面，娛樂媒介與閱聽人的關係中有部分宗教運行形式，但目前難以證明追劇行為具有宗教之完整內涵，僅以「娛樂宗教化」作解釋。

AIQ：不管你願不願意，現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代

為了解決netflix推薦系統的問題，作者NickPolson 這樣論述：

工業時代靠IQ，資訊時代要EQ────   智慧革命時代，若想跨域轉型求生 駕馭全世界的機器替你做事 唯一致勝方程式 ── AIQ ＝AI ╳ IQ 　　★美國亞馬遜書店讀者4顆星評價 　　★《華爾街日報》、《星期天泰晤士報》、《經濟學人•商論》、暢銷書《蘋果橘子經濟學》作者李維特、經濟學大師泰勒•柯文好評強推 　　「終於有人站出來撰述這個劃時代的主題了。」───《蘋果橘子經濟學》暢銷作家 李維特 　　AI革命正在重塑我們的世界，就像工業革命重塑十九世紀的世界一樣。「AIQ」，就是善用AI技術的能力，檢測一個人能否善用AI來提升工作與生活的便利性，讓自己過得更好。 　　AI不是科幻

電影的機器人，而是「演算法」，無處不在且無時無刻都在「改變」我們的生活，例如醫生用AI診斷和治療癌症、銀行用AI檢測詐騙行為、電力公司用AI節能省電……有些改變帶來莫大希望，包括高效完成繁複作業、提供更安全的工作場所與更完善的醫療保健、減少語言障礙等，但有些改變也敲醒警鐘，例如就業機會減少、數據運用與個人隱私的拉鋸，乃至AI導致錯誤決策卻毋須承擔責任。 　　因此，本書鎖定三大面向，闡述「人機分工協作、共存互生再生」的重要： 　　一、想在世界立足，必須瞭解智慧機器如何運作，也就是「演算法」：幾乎所有AI系統都遵循同樣的「演算法流程」範本。 　　二、AI只說一種語言──數學語言。理解AI背後

的數學運作，就會發現它不再神祕難解。作者保證：數學白痴也不用擔心，人工智慧的數學非常簡單！ 　　三、AI不是威脅，人機不該對立，應思考如何共存共榮：人類可以利用機器克服內在的認知弱點，學習機器的運作邏輯，強化自身思考方式，如此一來，快樂、效率、成就感都能升級進化。 本書特色 　　1. AI關鍵發展史上，7個人類智慧影響人工智慧的故事 　　AI，其實是老智慧激出新創意，大幅降低改變世界的門檻，一個微小創意都可能改寫商業邏輯、顛覆生活形態。透過程式語言女王、白衣天使南丁格爾、天才科學家牛頓、洋基傳奇打者等人的故事，瞭解數據、機率與更好的思維方式。古早以前經過驗證的先人創意，在以人工智慧為核

心的新技術革命中，仍然扮演關鍵要角！ 　　►Netflix稱霸影音產業的創新商業模式「個人化推薦」，源自二戰流亡數學家為拯救無數飛行員而發明的「生存推薦系統」。 　　►「宇宙有多大？」此流傳數千年的大哉問，與「機器學習」大有關係，影響範圍從小黃瓜分類、照片辨識乃至掃蕩公廁衛生紙小偷。 　　►即時監控系統的誕生自牛頓最嚴重的一次「數學錯誤」，提醒我們在海量數據中「偵錯」有多重要。 　　►「向電腦大聲說出指令，任何商品都會被送到家門口」Alexa、Google Assistant智慧語音助理的成功，多虧60年代程式語言女王率先用英語成功與電腦溝通。 　　2. 解讀促進AI發展的4大元素 　　

站在巨人肩膀上，學習如何透過AI時代最關鍵的4大元素，培養利用AI解決實際問題的能力，大幅提升你的AIQ！ 　　►速度更快的晶片 　　►有價值的巨量數據資料 　　►雲端計算 　　►最重要的「創意」 　　3. 機器智慧（machine intelligence）新解！借助人工智慧之力「放大」人類智慧 　　學習機器的運作邏輯，用機器克服內在的認知弱點，強化自身思考方式，做出精準又有遠見的決策──你對機器越瞭解，你的AIQ就越高。 名人推薦 　　陳昇瑋▕ 台灣人工智慧學校執行長 　　葛如鈞▕ 北科大互動設計系助理教授 　　鄭國威▕ 泛科知識共同創辦人 　　謝伯讓▕ 腦科學家，《大腦簡史》作

者 　　史帝文．李維特▕《蘋果橘子經濟學》暢銷作家 　　泰勒‧柯文▕ 經濟學大師暨《再見，平庸世代》暢銷作家 各界盛讚 　　雖然我不是電腦科學家，但人工智慧是我一直很關注的主題。為了製作泛科學院的「從零開始的 30 堂人工智慧必修課」，我在 2018 年 10 月到 12 月，密集地讀了快 30 本人工智慧科普書，雖然這些書各有切入點，但也顯出高度的一致性。正當我認為已經沒有其他寫法的時候，我看到《AIQ》這本書，大為驚艷。 　　本書作者不愧是名校的教育者，循序漸進且循循善誘，同時著重歷史縱深與技術觀念，讓人工智慧卸下媒體套上的光環，以最原始、最核心的樣貌，讓讀者能藉著作者的鋪陳獲得最重要

的AI思維，除了好看，我認為也是最適合做為教科書的人工智慧論述。我極為榮幸有機會推薦本書，也會將這本書列為我的課程的延伸必讀好書。──────────鄭國威，泛科知識共同創辦人 　　你知道要如何找出戰火下飛機的脆弱機身部位嗎？你知道如何有效率地找到沉船嗎？你知道如何找到消費者可能會喜歡的商品嗎？最好的方式之一，不是閉門苦思推理，而是要透過人工智慧（大數據和條件機率），來幫你找出解答。在這個充滿資訊的世界之中，除了IQ和EQ，未來的致勝能力還需要AIQ，也就是知道哪裡可以使用AI，以及如何使用AI的能力。這本書中深入淺出的故事和描述，將為你打開一條道路，幫助你理解並運用AI。─────────

─謝伯讓，腦科學家、《大腦簡史》作者 　　終於有人站出來撰述這個劃時代的主題了。本書探索驅動未來科技的創意發展史，令人驚嘆，同時揭開背後核心概念的神祕面紗，以積極、有趣的視角，凝視人類創造力與功能強大的機器相結合，得以釋放出無限潛力。──────────史帝文‧李維特（Steven D. Levitt），《蘋果橘子經濟學》共同作者 　　「角度新穎，充滿獨創見解（真不可思議）！針對AIQ這個主題作了出色的闡述。」──────────泰勒‧柯文（Tyler Cowen），經濟學大師暨《再見，平庸世代》暢銷作家 　　本書以行之有效的方法形塑AI的樣貌，縮短它與讀者的距離，譬如說，電腦只是解決相

似問題比較快的工具。就像書名所示，AIQ一詞結合了AI與IQ，強調人類必須兩者兼得。──────────《華爾街日報》 　　論述嚴謹周全，卻出奇地簡單易讀。完整說明AI 的實際發展與運用之餘，也針對優劣得失懇切提出質疑……AIQ一書扮演著無可挑剔的「解釋者」（explainer）角色，複雜難懂的主題變得簡單明瞭，不僅勾勒出如何利用AI把事情做對做好的鮮明藍圖，同時清楚指出AI也會走錯路。──────────Strategy + Business雜誌 　　極富娛樂性與說服力。本書旨在說明人工智慧如何獲致出色結果。兩個作者就像興奮又激動的技師，打開了一輛超跑的引擎蓋開始解說，文字充滿熱情，數據

科學（data science）在他們筆下變得平易近人又振奮人心。──────────《星期天泰晤士報》 　　波爾森和史考特帶領我們一窺人工智慧和數據科學的葫蘆裡到底賣什麼藥，讓我們明白大多數演算法的背後，其實是人類設法解決問題、試圖讓世界變得更美好的故事。本書對於電腦在生活各層面無所不在、徹底發揮影響力的這個時代，提出樂觀的願景，引人入勝。──────────麥可‧凱西（Michael J. Casey），麻省理工學院媒體實驗室數位貨幣計畫高級顧問、《真相機器》（The Truth Machine）共同作者 　　終於有講述AI與數據科學概念的作者是貨真價實的「數據行家」了！本書作者不僅戳

破時下媒體膨風的觀點與迷思，也清楚說明屢屢繳出亮眼成績的演算法背後有何概念，以及如何運用巨量數據來建置演算法。不過，他們也很清楚演算法的限制與潛藏的風險，因此呼籲我們的社會必須仔細審視、甚至規範演算法的用途。故事好看，細節說明恰到好處，一讀就停不下來：我自己也獲益良多。──────────大衛．史匹格哈特爾（David Spiegelhalter），劍橋大學統計實驗室公眾理解風險中心（Public Understanding of Risk）溫頓教授（Winton Professor）  

Netflix的推薦系統對顧客持續參與意圖之影響

為了解決netflix推薦系統的問題，作者吳郁潔 這樣論述：

Netflix推薦系統分成許多類型的推薦方式供用戶參考，但操作界面可能複雜得讓用戶難以操作，使用戶不容易找到想看的影片。Netflix的亮點就是能依每位用戶的觀看及搜尋紀錄來分析出用戶適合哪些類型影片，並可以在每部影片下方看到百分之幾適合，但對用戶來說所推薦的影片真的有符合喜好嗎?基於上述目的，本研究旨在探討Netflix不同推薦系統特性(包括使用者介面、適合度、評價功能)是否能對顧客體驗的功利以及享樂價值有正向影響，並個別探討社會影響及狂歡觀看是否會正向調節推薦系統特性與顧客體驗之關係，最後影響後續的顧客持續參與意圖。本研究採用線上問卷收集，共收回有效樣本505份，透過SPSS 25.0與

SPSS Amos 26.0為研究資料分析工具。研究結果顯示：不同的推薦系統特性，適合度和評價功能對顧客體驗的功利及享樂價值皆有正向的影響效果；而使用者介面只對功利價值有正向影響。另外在顧客體驗的功利及享樂價值都正向影響顧客持續參與意圖。最後，社會影響及狂歡觀看在推薦系統特性與顧客體驗的關係中均有正向調節。研究結果已證實，推薦系統對於顧客體驗可以有效提高，若是Netflix需要作出更有別於其他平台來增加訂閱數，建議可以改善並增進其系統的特性，將可以創造比過往更好的績效，以繼續維持市佔率第一的位子。