推薦電影的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務

為了解決推薦電影的問題，作者沈金清,陳佩瑩 這樣論述：

　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題   　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！   　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision

making）的管理方式。   　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。   　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。   本書特色   　　● 繁體中文第一本獲得 RapidMiner 臺灣總代理昊青推薦專書 　　● 使用圖形化介面 RapidMiner 9.10 免費版，大數據分析不用寫程式 　　● 透過一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　● 書中提供詳細操作步驟，你一定做得出來 　　● 範

例資料集來自真實資料，商業分析很有感   名人推薦   　　● 專文推薦 　　王健全 中華經濟研究院副院長 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　林修葳 臺灣大學國際企業學系所教授 　　周冠男 政治大學商學院副院長 　　余士迪 清華大學計量財務金融學系教授 　　林君信 前陽明交通大學管理科學研究所所長 　　董澍琦 中興大學財務金融學系教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授   　　● 專家審訂 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授

推薦電影進入發燒排行的影片

OTT 平台之台灣閱聽眾收視行為研究-以 Netflix 為例

為了解決推薦電影的問題，作者王意婷 這樣論述：

本研究期望能了解OTT平台Netflix是如何獲得台灣閱聽人的喜愛?藉由收集OTT平台之閱聽眾的問卷結果，來了解人口變項與收視行為、收視動機、收視滿意度的三者關係，並獲取OTT平台-Netflix如何去滿足閱聽眾的需要，並用使用與滿足去了解閱聽眾是如何從OTT平台去獲得滿足，以此對OTT平台經營者提出具體建議。本研究採量化研究之問卷調查法， 使用網路問卷的方式發放問卷給Netflix的使用者，總計共有有效問卷432個問卷，人口變項以學生為最多的收視族群，年齡層以21~25歲為最多，並且以居住在北部地區的閱聽人為最多，在使用頻率上大多是經常用（每週4~6次），每次收看以1 小時以上 1.5 小

時為最多，在調查閱聽人是否與別人一起收看的比率是相似的，大多數閱聽人都與家人一起收看，而收看Netflix的地點，最多是在家中，主要以電視及投影機或31吋以上螢幕作為使用的載具，佔常收看Netflix的影片方面，主要以劇情片為主，其次是喜劇片。在收視動機與收視行為上，收視動機與收視行為的結果存在正相關，表示收視動機越高，收視滿足越高；而在是和否收看Netflix台劇交叉分析來看，不管是性別、年齡、居住地、教育程度、職業以及收入都沒有差異，而閱聽人在Netflix上收看台劇上，主要以犯罪題材為主要類型，以及收視動機和收視滿足和是否收看台劇比對上沒有明顯的差異。在最後的其他分析中，使用傳統載具與行

動載具會影響收視動機和收視行為的題項。

集成式學習：Python 實踐!整合全部技術，打造最強模型

為了解決推薦電影的問題，作者GeorgeKyriakides,KonstantinosG.Margaritis 這樣論述：

別再傻傻只選一個模型 　　訓練很多模型，卻不知道應該選哪一個？沒有一個模型達標？每個模型都有其優缺點，無法取捨？ 　　小朋友才做選擇，大人全都要！你該試試集成式學習！ 　　集成式學習是使用 2 種或更多的機器學習演算法，來組合出預測能力更好的模型。DeepMind 已經使用集成式學習來組合多個神經網路，控制 Google 資料中心的運作效能；集成式學習技術也在 Kaggle 平台上，席捲了各個競賽的第一名寶座。因此，集成式學習是建立出更具威力的模型，不可或缺的技術之一。 　　本書會介紹實務上常見的集成式學習演算法，如硬投票、軟投票、堆疊法、自助聚合法、適應提升法、梯度提升法、隨機森

林、極端隨機樹等，並且使用熱門的 scikit-learn、Keras、OpenEnsembles、XGBoost 等 Python 函式庫來實作各種不同的集成式學習技術，建構出一個強大的模型。熟稔本書的內容後，不但可以精通集成式學習，在實際情境中面對問題時，亦能具備充分的專業知識判斷適用的集成式學習方法，並成功實作它們。 　　書中採用「做中學」的方式，讓你不僅可以快速掌握理論基礎，也能了解各種集成式學習技術的實作，再加上運用真實世界中的資料集，你將能夠建立出更佳的機器學習模型，以解決各種問題，包含迴歸、分類、分群。 　　現在翻開本書，讓我們一起進入集成式學習的世界，整合你所會的全部技術，

打造最強大的模型。 本書特色   　　● 繁體中文第 1 本集成式學習專書，告訴你不要再傻傻地只選一個模型 　　● 完整介紹集成式學習中常見的演算法，包含極端隨機樹、堆疊法、自助聚合法、提升法等 　　● 一書掌握實作集成式學習的必備套件，如 Scikit-Learn、OpenEnsembles、XGBoost 等 　　● 用 Python 刻演算法給你看，接著告訴你怎麼用套件。讓你不只會做，還懂為什麼這麼做 　　● 以 5 個實務案例來展示集成式學習的威力 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「小編補充」補充必要知識 　　● 本書 Python 範例程式免費下載  

使用者經驗對串流平台Netflix的品牌形象、品牌情感、品牌信任及品牌忠誠度之影響

為了解決推薦電影的問題，作者蔣孟庭 這樣論述：

2020年因為疫情影響，全球掀起一股宅經濟浪潮，線上影音串流 （OTT） 平台更是趁著這股熱潮快速發展。根據 Digital TV Research 數據顯示全球 OTT 產業營收不斷上漲，而眾多平台中 Netflix 的訂閱數獨佔鰲頭，不僅訂閱戶大幅成長，更於去年底突破全球2億的訂閱戶，相關數據也顯示用戶對 Netflix 不僅僅是黏著度增加，對其忠誠度也相對提高，因此本研究聚焦於 Netflix 的使用者經驗，探討 Netflix 如何透過使用者介面及多樣的內容吸引用戶持續訂閱，接著討論使用者經驗對 Netflix 的品牌形象、品牌情感、品牌信任的影響，並進一步討論其對品牌忠誠度的影響。

研究結果顯示，使用者經驗（情緒感受）及使用者經驗（產品感受）對 Netflix 品牌形象、品牌情感、品牌信任及品牌忠誠度（行為忠誠）、品牌忠誠度（態度忠誠）皆呈現正向顯著 影響，意即用戶對 Netflix 使用者經驗感受越正向，包括對影劇內容的情緒感受及對介面設計的產品感受，則對其品牌的相關感受也會相對提高。