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：
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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。
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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。