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2021從大數據到人工智慧：理論及Spark實作(熱銷版)

為了解決雲端推薦的問題，作者鄧立國,佟強 這樣論述：

　　本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據進行說明。本書重點在大數據與雲端運算的融合，列出大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全面說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹經典Spark 大數據與雲端運算融合的架構與演算法。 本書特色 　　本書重點在大數據與雲端運算的融合，列出了大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全面說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹了經典Spark 大數據與雲端運算融合的架構與演算法。

雲端推薦進入發燒排行的影片

基於語音回饋之個人化長者社交推薦

為了解決雲端推薦的問題，作者張競文 這樣論述：

在日常生活中，說話是人類主要的溝通方式，透過說出來的內容，人們能夠從中理解對方的人類的許多喜好或與潛在的想法，並以此推論對方會有什麼樣的行動並給予回應與行為都潛藏在溝通的內容裡。在如此高齡化時代面對在2065年每10人中，約有4位是65歲以上老年人口，而此4位中則即有1位是85歲以上之超高齡老人，社會型態與長者生活型態的轉變，促使社區長者照護成為當代重要議題。有感於長者時常陷入脫節於社會的孤獨感，本研究透過模擬機器寵物在家陪伴長者的情境，，從中蒐集長者與機器寵物互動之利用語音內容聲音進行、語意分析，並應用於長者社交推薦系統在機器狗居家照護的領域上。如此，使得機器寵物不僅具備陪伴療癒的功能，更

藉由互動、溝通與關懷提供予長輩一個多元的社交機制，實踐社區鄰里關懷且長者活躍老化的前景更能隨時隨地搜集長者在家中狀況，透過聲音與語意的分析明白長著居家狀況或需要，適時的回應長著給予陪伴關懷功用，並在危急時刻能提供緊急救援與幫助。本研究以樹莓派搭配Respeaker mic array V2作為硬體，搜集510位60歲以上的長者連續3天的日常語音作為分析資料，將日常生活的語音紀錄轉成文字檔將會儲存至資料庫中，並藉由分析挖掘出紀錄著長者每天在的語音內容中潛藏的興趣語意，並透過詞向量分析Google cloud Nature Language API找出長者來讀取長輩在當下說話時的情緒分析使用者在個

性、興趣喜好上的關聯度性向，最後，以關聯度為基礎為使用者提供長者個人化的社交推薦個人化回應提升使用者的陪伴照護品質。

從大數據到人工智慧：理論及Spark實作(熱銷版)(二版)

為了解決雲端推薦的問題，作者鄧立國,佟強 這樣論述：

　　本書重點在大數據與雲端運算的融合，列出了大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全面說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹了經典Spark 大數據與雲端運算融合的架構與演算法。 本書特色 　　本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據進行說明。本書重點在大數據與雲端運算的融合，列出大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全面說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹經典Spark 大數據與雲端運算融合的架構與演算法。  

最近鄰居演算法與雲端運算於手機遊戲推薦系統之應用

為了解決雲端推薦的問題，作者許高瑋 這樣論述：

在搜尋上常使用關鍵字的方式進行，主要針對已經有一定程度明確的目標進行搜索，然而這種方式對於有些比較模糊的概念就難以達到搜尋效果，例如:尋找手機遊戲。 手機遊戲往往具有低成本和開發周期短的特色，而且數量和市場是目前電子遊戲中最龐大的，反映手機遊戲的熱門程度。因此，在這樣的環境之下，推薦系統就有他的價值。 使用關鍵字和分類搜尋時，由於使用者對產品的模糊概念，一旦使用者輸入過多或過少的條件，造成輸出資料量相當龐大或查無資料。 最近鄰居演算法，這個不同於是或否的搜尋方式，依照計算的距離決定推薦結果，本研究採用最近鄰居演算法，利用使用者提供的資料和手機遊戲本身的行銷的客群進行媒合，找

出最接近的項目，協助使用者在搜尋中過濾資訊，依照距離排序來推薦適合消費者的項目，不只有推薦程度的依據，也讓相關性較高的能夠在搜尋結果上確實表現出來。