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Anti-Trust

為了解決Netflix 中文 電影推薦的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：

Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard

Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.

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因應影音串流平台時代：本國自製節目比例之革新

為了解決Netflix 中文 電影推薦的問題，作者李崇安 這樣論述：

電視媒體具有高度的影響力，因此國家經常課予電視媒體推廣本國文化的義務，具體做法為要求電視公司製播一定比例的本國節目。近年來，由於影音串流平台的普及度、影響力已與電視媒體並駕齊驅，是否、如何在影音串流平台上實踐本國自製節目比例制度遂引起相關業者以及主管機關的討論。影音串流平台為新興的影視服務型態，並擁有與傳統電視媒體不同的運作模式，如何在鼓勵創新與政策目的間取得平衡是一重要的議題。基此，本文選擇從比較研究的角度切入。具體的研究方法上，本文先爬梳並歸納美國、加拿大、歐盟以及韓國等四國對於影音串流平台的管制態度，分別為「閱聽人觀點」與「技術觀點」。前者，認為影音串流平台在觀看體驗上與電視並無二致，

故採取拉齊管制的思維。後者則側重於影音串流平台在服務型態、運作模式（推薦系統, Recommendation System）上與傳統電視的差別，而以低度管制因應。進一步，在本國自製節目比例制度的實踐上，採取閱聽人觀點的歐盟確實較為積極，要求影音串流平台的目錄（catalogue）中必須要有30%的歐洲內容。而傳統上相當重視本國文化保護的加拿大則採技術觀點，僅要求業者投資本地的創作。透過上開研究，本文認為歐盟以介入影音串流平台的推薦系統作為推廣歐洲內容的手段，精確因應了媒體科技的改變，可供借鏡。而加拿大則展現在管制手段的靈活運用，在政策選擇上亦值得參考。除此之外，本文並嘗試研究影音串流平台所使用

的推薦系統的原理。結合前開研究成果，本文發現介入推薦系統是一個可行、有效的路徑，確實能提高本國自製節目在平台上的曝光度，但過高的要求可能會減損推薦系統的精確度，造成閱聽人體驗不佳。因此本文認為，在要求影音串流平台透過修改推薦系統推廣本國文化時，應考量比例對閱聽人體驗的衝擊，即是否會過度扭曲推薦結果。於制定比例時，可先採相對低的比例，後再參酌本國自製節目點擊率等資訊決定是否漸進式的提高。

A Button a Day: All Buttons Great and Small

為了解決Netflix 中文 電影推薦的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：

Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.

使用聯合分析法與住居特徵評估於建立學生租屋推薦系統－以國立屏東科技大學為例

為了解決Netflix 中文 電影推薦的問題，作者陳德振 這樣論述：

大專院校周邊的租屋市場普遍存在蓬勃發展的現象，探究其主要原因為校園內的宿舍需求量大於供給，次要原因則為部分學生追求優於校園內宿舍的生活品質。學生獲取租屋物件的資訊管道不外乎網路或同儕，但這些管道中的租屋物件欠缺客觀的評價，且數量龐大，租屋者因此不易尋得好標的。本研究旨在建構一個學生租屋推薦系統，以解決好標的不易尋得的問題。該系統先透過文獻收集租屋者在租屋決策時會考量的特徵屬性，接著以問卷調查萃取學生租屋時最在意的五個特徵屬性。本研究進一步為特徵屬性設計其水準，並以直交設計、調查與聯合分析法瞭解個別特徵屬性對於租屋決策之相對權重。此外，為特徵屬性建立一套能客觀估算其水準表現的方法以評價租屋物件

，藉以作為推薦的依據。本研究發現，學生租屋時最在意的特徵屬性為：「到校距離」、「租金價格」、「租屋環境」、「居住安全」及「居住坪數」。其中，除租金與坪數能直接估算外，本研究以Google Maps自動估算距離；以窗戶的面向估算租屋環境的通風及採光；以導師過往的訪視紀錄估算居住安全。本研究以實驗法對所建構推薦系統的表現進行效能評估，在以30人為實驗對象的分析結果發現，此推薦系統的平均召回率、平均精確率及平均F-measure各為51.56%、59.00%及55.03%。