AI 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。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

為了解決AI 推薦系統的問題，作者ImranAhmad 這樣論述：

　　不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。   　　本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、

推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。   　　讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。   　　本書範例檔： 　　github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know   本書特色   　　☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法 　　☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測 　　☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料 　

　☛學會使用監督式學習演算法預測天氣 　　☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識 　　☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影 　　☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制

AI 推薦系統進入發燒排行的影片

大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例

為了解決AI 推薦系統的問題，作者呂家和 這樣論述：

大數據（Big data）是近代最炙手可熱的技術之一，其核心價值在於挖掘數據中的隱藏資訊。以幫助企業進行預測，並制定合宜的策略。本研究以E證券公司資料庫為資料來源，資料區間為2016年1月至2021年12月之客戶資料，採用25個變數，並將變數分為三大類，分別為客戶基本資料(性別、年齡、教育程度、居住地、職業別)、客戶開戶資料(開戶時間、開戶來源、線上開戶、共同行銷、交割銀行) 、客戶申請業務種類(信用開戶、複委託開戶、證券電子開戶、電子對帳單、期貨開戶、期貨電子開戶、期貨電子對帳單程式下單、ETN、不限用途款項、集保E存摺、興櫃股票、定期定額、權證股票、申購) ，如何從這些現有E證券公司客戶

資訊，來找出E證券公司潛在證券交易之客戶，期望能夠運用數據科學，做出準確判斷，這樣不僅可以減少人力、物力之浪費，並且可迅速掌握關鍵潛在證券交易客戶，以達到精準行銷之目的。本研究利用敘述統計及羅吉斯迴歸，探討現行E證券公司有證券交易客戶之樣態，並找出 E證券公司潛在證券交易之客戶，以作為日後E證券公司的參考。

讓AI安全上工：新觀念隱私保護機器學習

為了解決AI 推薦系統的問題，作者王力,張秉晟,陳超超 這樣論述：

結合時下熱門人工智慧與必備的資訊安全 基本觀念到實際應用層層堆疊 智慧學習與隱私保護環環相扣   　　▍本書主要內容 　　本書深入分析機器學習與資訊安全，屬於進階的結合應用。然而基於讀者可能會有資安跨機器學習或者機器學習涉及隱私應用等可能，故在各章節前都有充分的引導，例如基本的機器學習模型有哪些；各類神經網路的初步介紹；安全計算的技術層面逐一帶入，由秘密分享而至加密處理。前幾章的充分介紹足以建立讀者探究本書所需的資訊。   　　本書中章將觀念更進一步，私有集合交集是如何不揭示交集之外的結果；主流安全多方計算框架裡在取捨優缺點後，如何傾向底層的電腦語言編譯，又或者以隱私保護為軸心出發。視覺化

的樹模型和數學上直觀的線性模型在計算能力突破後迎來的神經網路是如何深入我們的日常。常見的關鍵字搜尋後各網站與應用程式的推薦就盡是相關事物，一探隱私保護推薦系統如何無所不用其極地避免取用不公開資料的情況下，將最精確的商品或資訊提供給使用者。　　   　　▍本書特點 　　1.機器學習各基本模型介紹 　　2.混淆電路最佳化分析 　　3.秘密分享與加密觀念引導 　　4.私有集合各演算法應用 　　5.計算框架與協定 　　6.各模型實際應用與神經網路 　　7.了解推薦系統 　　8.安全多方計算的現況與未來要點

基於多模態自注意力機制之社群媒體熱門度預測

為了解決AI 推薦系統的問題，作者林弘翔 這樣論述：

隨著資訊科技的發展，社群媒體平台已成為人們生活中很重要的一部分，而透過社群媒體資訊預測熱門程度逐漸受到大家的關注，因為這項技術可以廣泛地運用在各個地方，例如：廣告推放、推薦系統和以及趨勢分析。然而由於社群媒體熱門程度容易受到多種因素的影響，像是：內容的品質、與觀眾的相關性、生活事件等等，使的這項任務充滿挑戰性。許多方法一昧地在模型中參考更多資訊來增加準確度，卻對這些特徵使用相同的處理方式，為了解決這個問題，本研究方法使用的特徵可以分為文字及數字特徵兩種形式，利用自注意力機制，有效地融合不同模態的特徵，以獲得更好的熱門度預測表現，透過實驗顯示本研究提出的方法在 ACM Multimedia S

MPD 2020 資料集上能夠比其他方法更準確地預測社群媒體貼文的熱門程度。