演算法 Netflix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

好策略的關鍵：策略大師從觀念到實作完整教戰，教你一步步擬訂好策略

為了解決演算法 Netflix的問題，作者RichardP.Rumelt 這樣論述：

一本從心法到實作的完整策略教戰書！ 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》，暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀！   　　★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物 　　★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」 　　★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師 　　★ 多次入選全球「50大管理思想家」   　　策略到底是什麼？經理人在研擬策略，往往難在以下的挑戰： 　　•是不是套用其他企業的成功策略就好？ 　　→因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同，強行套用只會得到不實用的流程計畫。 　　•可把把財務目標，

例如年成長率15％當成策略？ 　　→策略必須包含連貫一致的行動，而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。 　　•策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一？ 　　→策略是持續的旅程，想要有成功的策略就須時時衡量決策成果，以十八個月為期最佳。 　　•好策略模型與演算法可以經制定最佳策略？ 　　→理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是，理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢，以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡，長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。 　　實際上策略不是管理、不是財務績效，複製成功策略，只會得到不實用的流程計畫。量化策略，不一定

能找到因果模型。就算好的策略，也無法保證提振股票市值。 　　本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式！ 　　策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾，告訴你好策略──從紛亂的情況中，找出阻礙前進的最大挑戰，將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上，好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰： 　　【導入案例培養好策略的思維與執行：】 　　●Space X突破傳統商業模式的創新做法： 　　1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢？ 　　2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。 　　3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴，增加燃油來減緩火箭外層炭化，

使火箭可以回收再使用，解決單次發送火箭往返的成本。 　　●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針： 　　1.診斷問題→龐雜的併購，導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。 　　2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務，決定把財金資料做為公司的核心。 　　3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼，只保留與相關的事業，二度改名來專注經營標普全球公司（S&P Global）事業。 　　●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動： 　　1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊，後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady（老太太的油）」，無法吸引現今消費者。 　　2.關鍵點→寶僑

總公司認為，不是設法為這品牌注入新生命，就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。 　　3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌，把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作，創造「大眾精品」通路，重新包裝定價。   　　策略實施之後，人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處，只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到！ 本書特色 　　•建立策略思考觀念： 　　很多決策者既不了解策略是什麼，也不知道該如何擬定，經常誤把財務目標與願景當成策略，本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。 　　•帶領讀者實踐策略三部曲： 　　策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」，並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。 　　•透過案例培養策略腦： 　　從作者自身輔導中小企業，到眾多知名企業，包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。 　　•策略鑄造流程與演練： 　　額外運用一家企業的擬定策略過程，展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等，讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。 　　•十年淬鍊的策略精華：

　　繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作，書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成，讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評 　　本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威，這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境，從網飛公司的串流事業，到美國軍方的制定作戰教條，到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南，獻給最困難的課題之一：面臨棘手的挑戰時，如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪．布萊恩（Andy D. Bryant） 　　魯梅特在這本強大的新作中告訴我們：「策略不是魔法」，但這本書確實施展了魔法，身為策略顧問，我

感覺受到挑戰與啟發，把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯．布萊德利（Chris Bradley），《曲棍球桿效應》（Strategy Beyond the Hockey Stick）一書合著者 　　魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家，他使我的工作變得更加有趣，也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步，「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司（Redgate Software）共同創辦人暨執行長西蒙．蓋爾布瑞斯（Simon Galbraith） 　　魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們，策略並

不是訂定財務目標的流程，而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰，運用創造力來找出變革性的解決方案，魯梅特引用廣泛引人入勝的例子，展示如何做，以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡．韓德森（Rebecca Henderson），《重新想像資本主義》（Reimagining Capitalism in a World on Fire）作者 　　在一片漫談事業目的空洞聲中，魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰．凱爵士（Sir John Kay），《玩別人的錢》（Other People’s Money and Obli

quity）作者  

演算法 Netflix進入發燒排行的影片

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決演算法 Netflix的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。

地圖力：掌握權力和財富的祕密

為了解決演算法 Netflix的問題，作者金伊財김이재 這樣論述：

全世界菁英都在學習地圖力！ 英國、美國，靠著地圖探索世界、建立霸權； 星巴克善用地圖開發門市，成功搶占市場； Netflix設計麻煩地圖，創新產品需求。 運用空間知識、決策及預測分析事物， 就能改變企業命運，扭轉人生賽局！ 不管是從紙本地圖到Google Map 你無法想像自己有多依賴地圖 從讀懂地圖到培養地圖力，進而掌握世界政治、經濟、技術潮流的變化，有利於搶占錢潮的路口，預見世界未來的模樣。 何謂地圖力？ 1. 解讀地圖，即使在陌生之地也能設定方向與動線的能力。 2. 憑地理想像力掌握成功機會，用空間決策改變命運的能力。 3. 運用空間策略來解決問題，從多重尺度展望世界、地區、

國家、城市的能力。 地圖力即為地理想像力。 地理想像力在連結個人的私地理與公地理，或做出空間決策時，實為非常有用的工具。運用地理想像力，在各種尺度將特定主題地圖化，就能一眼看出自己與地區、國家、世界是如何連結的。不僅如此，即便是相同的問題，「發揮地理想像力的方式」不同，對於現實的解釋也截然不同。 地理想像力能夠幫助我們將自然環境和人文元素作整合思考，進而意識到世界上所有問題都是相互關聯的。 成功的機會就隱藏在咖啡館、街道、圖書館、藍天、移動的公車、我們呼吸生活的一切空間裡。 本書精彩案例 • 英國人在地圖上尋找所有解決方案？ • 「金錢的先知」羅斯柴爾德家族歷經八代延續財富的祕訣

• 精品品牌的成功源於旅行、地圖、交通革新 • 韓國星巴克改變商圈分析框架，展店大獲成功 • 韓國外送平台APP「外送民族」的現場資訊力 • 矽谷投資者恪遵「兩小時法則」 • 孫正義運用世界地圖完成未來商業版圖 • 你住在哪裡決定你的年薪 • Netflix憑著麻煩地圖創新產品需求 • 巴菲特、賈伯斯和傑克．威爾許都曾當過送報員   力量推薦 宋捷仁｜USPACE 執行長 敏迪｜國際新聞Podcaster 路怡珍｜中英雙語節目主持人 鄭緯筌｜「Vista寫作陪伴計畫」主理人 蔡依橙｜「陪你看國際新聞」創辦人

觀影人情緒辨識分析之個人差異研究

為了解決演算法 Netflix的問題，作者簡薏珈 這樣論述：

臉部表情的辨識通常可用來判斷觀影人在觀看影片時，情緒之高低起伏及轉折。本研究有兩個目標：1）判斷臉部表情是否可以用來辨別內心的情緒狀態，2）研究如何利用對個人差異的暸解來對臉部表情辨識系統進行個人化情緒校正。本研究提出了一個新的方法，整合了人工智慧臉部情緒辨識模型與個人情緒校正模型來對人臉部表情進行情緒校正。首先，臉部情緒辨識模型以人工智慧神經網路EfficientNet作為架構，進行情緒分類及面部情緒分數計算，並將辨識出的情緒分數歷程轉換為個人觀影各類情緒分數。接著以隨機森林（Random Forest）演算法作為分類器，從本研究設計的問卷所收集之觀眾個人資料、人格特質與影片資訊作為輸入，

來預測觀眾對影片的評分。為了驗證模型之可行性，本研究收集了十二部不同類型的喜劇或戲謔影片，並參考文獻設計了一個人格分析問卷及影片評分表，由觀影者在看完每部短片後立即評分，並在觀影後完成問卷。實驗結果顯示個人化差異因子與臉部情緒表情有顯著關聯，而且利用問卷所收集之個人化差異因子，在95%信賴區間下，可更準確地達到80％以上的準確度。從實驗結果也發現，不同面向的情緒分數能幫助個人情緒校正模型更有效的預測觀影者對影片的評分。