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針對Facebook與YouTube中之台灣地區旅遊及美食大數據分析平台建置

為了解決netflix登入網頁的問題，作者李庭宇 這樣論述：

因應大數據時代的來臨，利用現今最熱門的社交平台Facebook和影音平台Youtube所提供的API，使用JavaScript和Python擷取平台上巨量、快速和高度多樣的資料進行分析。本研究將以Facebook上的打卡數進行排序，而景點搜尋區域包刮台灣各行政區，例如：台北、桃園、高雄…等，且搜尋後的景點可以分類為旅遊景點、住宿或餐廳，最後將台灣各地區的旅遊及美食景點結果呈現在網頁上，讓使用者可以方便、快速瀏覽資訊。

基於文本特徵之電影推薦平台設計與實作

為了解決netflix登入網頁的問題，作者薛怡靜 這樣論述：

在資訊爆炸的時代裡，大量資訊從四面八方蜂擁而至，隨著科技的進步及人們對於網路的依賴，提供資訊的平台越來越多，人們在網路上互相分享資訊，資訊隨手可得，為解決使用者搜尋目標物耗費的資源及資訊過載的問題，近年來，各網路平台流行推行推薦系統；亦可透過推薦系統，提供使用者有價值的內容，使用內容行銷留住客戶，故推薦系統已成為網路平台重要的發展趨勢。電影現已成為人們休閒娛樂主要項目之一，除新上映的電影外，使用者通常會依相關性或相同類別等特徵找尋想看的電影，故平台如何在眾多的電影中推薦使用者有興趣的電影是個重要的議題。本論文實作電影推薦平台，使用者可透過平台搜尋電影、收藏電影、查看近期熱門電影及查看推薦電影

等。平台會依據各項電影的字詞向量相似度及特徵權重給予推薦，另外會依使用者收藏的電影、喜歡的類別及瀏覽紀錄等給予使用者專屬的推薦電影。