現今電子商務的先驅Amazon之所以營運成功，推薦系統絕對是一大助力。在 2012 年第二財季，Amazon 營收達 128.3 億美元，相較於當時去年總體營收增長了 29 ％。如此大幅的增長要歸功於 Amazon 的推薦系統，將推薦清單與購物流程進行整合，從發現一個產品到完成結帳，推薦商品無所不在。進入 Amazon 網站，你會看到許多推薦商品的欄位，進入某個產品的頁面後，你還會看到「人氣組合」（ Frequently Bought Together ）」與「其它會員同時還買了哪些產品」（ Customers Who Bought This Item Also Bought ）的欄位。
為了滿足業界需求，資策會特規劃「推薦系統方法與實務」課程，本課程學員將學習到推薦系統之兩大關鍵主題，「協同過濾式推薦系統」與「加入內容、社群、時間的推薦系統」。學員們將透過本課程深刻了解不同推薦系統特性與適合使用時機， 使學員具有面對不同領域或商品設計適合之推薦方法的能力。
課程網址： http://www.iiiedu.org.tw/ites/RS.htm
課程大綱：
1. 協同過濾式推薦系統
-Neighborhood-based recommender
-Matrix Factorization (MF) method
-Non-Negative MF method
-Max-Margin MF Method
-One-class Collaborative Filtering Method 2. 加入內容、社群、時間的推薦系統
-內容為本的推薦
-加入社群因子的推薦
-加入時間的推薦系統
-整合型(Hybrid) recommender system
-實務操作演練
- 新聞稿有效日期，至2014/09/29為止
聯絡人 ：黃小姐
聯絡電話：(02)6631-6533
電子郵件：julie620@iii.org.tw
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