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另外網站【AI60問】Q52什麼是推薦系統？ - 緯育TibaMe Blog也說明：我們的生活充滿各種推薦系統的應用，不管是在Youtube看影片、亞馬遜購買書本會看到「Customer ... 協同過濾系統; 基於內容的推薦系統; 混合推薦算法.
這兩本書分別來自電子工業出版社 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 鄭麗珍所指導 陳明仁的 結合顧客旅程與文字探勘以探索顧客意見-以A電信公司門市評論為例 （2021），提出混合 推薦系統 Python關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、顧客旅程地圖、LDA主題模型。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系在職專班 楊鎮華所指導 李蘊庭的 使用詞向量透過無監督學習分群的學習序列聚類方法 （2021），提出因為有 行為序列、無監督學習、序列聚類、詞嵌入、文本表示、MOOCs的重點而找出了 混合 推薦系統 Python的解答。
最後網站基于机器学习与协同过滤的图书推荐系统（附python源码）則補充：六、混合推荐算法. 先获取用户协同过滤推荐列表、物品协同过滤推荐列表，然后根据权重因子w，获取最终推荐列表： 推荐 ...
聯邦學習實戰
為了解決混合 推薦系統 Python 的問題，作者楊強 這樣論述：
資料孤島和隱私保護已經成為制約人工智慧發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在資料不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智慧領域備受關注的熱點。 本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。 全書由五部分共19 章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python 和FATE 進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python 代碼實現，部分案例採用FATE 實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級
知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。 本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。
結合顧客旅程與文字探勘以探索顧客意見-以A電信公司門市評論為例
為了解決混合 推薦系統 Python 的問題，作者陳明仁 這樣論述：
本研究以具有A電信公司門市服務體驗的用戶為研究對象。應用文字探勘分析與顧客旅程地圖從Google Maps的A電信公司門市的評論中來探索顧客的意見想法，我們使用文字雲和詞頻統計方法找尋最熱門的討論字詞，並採用LDA主題模型分析正面和負面評論來挖掘所評論的潛在主題，再透過訪談瞭解用戶在門市辦理業務的過程體驗及感受，搭配使用顧客旅程地圖方法尋找客戶在門市服務的接觸點。再對負面評論進行抽樣分析瞭解客戶的意見與關注的事物，經由實證結合顧客旅程地圖與文字探勘分析可協助企業辨識與顧客的互動中有何處需要改善，對於客戶體驗的痛點進行改善，並可將此應用做為企業在經營銷售與客戶服務策略的工具方法，並提出可改善的
服務項目建議。
別再mnist了：跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣
為了解決混合 推薦系統 Python 的問題，作者李金洪 這樣論述：
► 一本完整高階的TensorFlow 2.x應用 ► 一定要選一個AI框架，TensorFlow是唯一選擇，加入動態圖、整合了Keras ► 學一個TensorFlow，會兩種AI Framework，怎麼看都划算 TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，能滿足廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.X 版本，具有更強的便利性。TensorFlow在2.0版之後做了大幅更動，如果你從舊版1.0學的跌跌撞撞，不如從新版開始。 很多人以為TensorFlow只適用於深度學習，但TensorFlow的廣度和深度是成正比的。本書實作了幾
個著名的範例，不再只會MNIST而已了。從NLP、影像辨識、GAN，一直到真槍實彈的機器學習技能，TensorFlow一手包辦。 你真的想找一本完整高階的TensorFlow 2.x應用，這會是最佳的案頭書。 全書內容分為4篇，結構清晰、案例豐富、通俗容易、實用性強。 ◎第1篇 準備篇 包含TensorFlow的安裝、使用方法。這部分內容可以讓讀者快速上手TensorFlow工具。 ◎第2篇 基礎篇 包含資料集製作、特徵工程等資料前置處理工作，以及與數值分析相關的模型（其中包含wide_deep模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET單元的RNN等模型）。
◎第3篇 進階篇 從自然語言處理、電腦視覺兩個應用方向介紹了基礎的演算法原理和主流的模型。實際包含：TextCNN模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free模型、YOLO V3模型等。 ◎第4篇 高階篇 介紹產生式模型和零次學習兩種技術，系統地介紹資訊熵、歸一化、f-GAN、最佳傳輸、Sinkhorn演算法，以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。 適合讀者群：適合對人工智慧、TensorFlow有興趣者，或作為大專相關科系學生、教育訓練機構教材。
使用詞向量透過無監督學習分群的學習序列聚類方法
為了解決混合 推薦系統 Python 的問題，作者李蘊庭 這樣論述：
隨著2019 年Covid-19 新冠肺炎疫情爆發，居家隔離或者是遠距工作已然成為了不少人的日常，傳統的教學方式也因此次疫情受到了衝擊，此時大規模開放線上課程(MOOC)更彰顯出遠距教學與數位學習的重要。近年來人工智慧相關技術的發展以及各式各樣新穎的數據分析方法的誕生，推薦系統以及成效預測已經成為了一個重要的研究方向。大規模開放式線上課程 (Massive Open Online Courses，MOOCs)是現今不斷擴展的數位學習方式，將課程透過網路發送給學習者學習，這種線上學習的行為自主性強且不受時間和地點限制，對於有富有學習動機的人來說是絕佳的學習資源。本研究使用由日本京都大學開發的B
ookRoll 線上電子書學習系統搭配國立中央大學所開發的複習與答題系統，根據學生們使用教材學習的行為紀錄(Log)經過文本轉換後透過無監督學習方式進行學習策略的歸納，並探討學習行為與學習成效之間的關聯性。本文探討學生的學習行為足跡以此來了解學生對學習成效較佳的活動或行為，提供參考進而改善學生們的學習成效。我們透過Bookroll 平台與各複習系統上所收集的學習歷程進行處理，生成學生們的學習動作序列並歸納出學習策略。本研究希望能從中找出學習策略與學習成效的關聯性，提供老師輔導學生的參考。我們使用中央大學109 學年度下學期的Python 程式設計課程在混合式教學場景中的學習歷程與成果來分析學生
的學習策略，發現學生在Bookroll 平台上所留下的學習活動資料確實可以透過無監督學習的方式使用分群演算法來萃取其學習策略。研究發現，學生們使用BookRoll 及其他練習系統的足跡使用基於神經網路的文本表示方法後透過無監督學習所歸納出的所有學習策略皆與學習成效都達到顯著正相關，且使用基於神經網路的文本表示法運算速度非常快速，未來可應用於學習預警或推薦機制實現精準的教學干預。