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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決社群網站推薦的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

社群網站推薦進入發燒排行的影片

推薦文對資訊分享行為之影響：以知覺風險為干擾

為了解決社群網站推薦的問題，作者陳佩琪 這樣論述：

現今消費者可以藉由社群平台之推薦文收集產品的資訊，也可以即時與社群成員互動。社群平台上累積了眾多的口碑評論內容，因此許多人在購物前會先觀看推薦文，再決定是否購買產品。本研究採用問卷調查法，總共回收了322份有效問卷，研究對象為使用過臉書並看過任何一則推薦文者，藉以了解推薦文對消費者資訊分享行為之影響。研究結果顯示，不同的推薦文來源對資訊可信度的影響有顯著差異，推薦文內容豐富度對資訊可信度有正向顯著影響，資訊可信度對資訊分享行為有正向顯著影響，資訊可信度在推薦文內容豐富度與資訊分享行為間具有完全中介效果，隱私風險會負向干擾資訊可信度對資訊分享行為之影響。最後，根據本研究結果提供廠商一些建議，如

何有效運用推薦文撰寫者的特質或知名度，提高消費者的資訊分享意願以及產品的曝光度，並提供未來研究者一些研究方向作為參考。