推薦系統 Recommendation system

你是不是常常在想晚餐該吃什麼?覺得悲傷該聽什麼歌才能大哭一場?去這個景點會好玩嗎?
一天要吃三餐,還得思考這個問題三次!

  生活在資訊時代的現代人因為能夠做的選擇較以前來說變得多樣化,相對來說選擇就變得更複雜,更麻煩,因此「推薦系統」應運而生。

  推薦系統是一個貼近使用者的想法,由使用者的角度出發,藉由使用者周遭的情境資訊 (Context Information) 作為資訊檢索(Information Retrieval)應用的來源,有些方法也採納使用者本身給予的情緒資訊做為推薦考量。能夠被推薦的種類族繁不及備載,任何我們生活有相關,需要做決定的事務,皆可使用推薦系統。
  近年來社會常常在探討低頭族現象,行政院研考會102年調查報告指出,有五成以上的國人擁有並使用智慧型手機,隨著智慧型行動裝置的普及,不論是手機或平板,幾乎人手一機,人們無時無刻都在與網路世界連結,在網路世界留下足跡。除了優游在網路世界中,我們也透過社群服務來抒發心情或想法,藉由這些資訊推薦系統可以找出符合使用者目前合適的選擇。

目前實驗室的方向:

音樂情緒推薦系統

你我生活周遭的情境資訊(Context Information)也可以成為資訊檢索技術所應用的資訊來源。將生活周遭的各項資訊利用感應器擷取後得來並結合資訊檢索技術,就成為了Context-Aware Retrival,利用各項使用者的情境資訊經過處理後,可以得知使用者目前的動作、狀態、情緒、喜好等資訊。導入 Context Aware 概念,透過資訊檢索技術分析自身播放資訊,再加上他人的播放資訊進行推演及評估,進而對使用者做歌曲及歌單的推薦。本系統同時在一般電腦及移動式裝置進行開發,期盼除了在學術上有貢獻,亦能對將自身所學實做成一個可用的推薦系統。

旅遊景點推薦

現代人在忙碌的工作下,外出旅遊的次數愈益上升。而對於行程規劃、旅遊品質,事前的準備是不能馬虎的。由於網際網路的發展,透過許多線上旅遊相關評論網站、BBS相關看板等,立即就能得到最新的討論及資料。但隨之而來的挑戰,是如何利用資訊科技主動地去挖掘及了解其他人的意見。此研究方向針對這個需求,期盼可設計出一套系統,透過自動擷取旅遊論壇及電子佈告欄系統上的資料,找出大家推薦或不推薦的旅遊景點。