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國立臺灣科技大學 電機工程系 陳建中所指導 堯沛雯的 整合內容式與協同過濾法於即時服裝檢索 （2014），提出payeasy登入關鍵因素是什麼，來自於推薦系統、內容導向式推薦、協同過濾式推薦、服裝推薦。

而第二篇論文國立彰化師範大學 資訊管理學系所 江憲坤所指導 歐曉蓉的 具擴增實境之試衣推薦系統滿意度之研究 （2013），提出因為有 推薦系統、餘弦相似度、擴增實境的重點而找出了 payeasy登入的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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Track Info:

Title: The road by Esteban Orlando
Genre and Mood: Dance & Electronic · Inspirational

整合內容式與協同過濾法於即時服裝檢索

為了解決payeasy登入的問題，作者堯沛雯 這樣論述：

隨著時代的進步，電子商務日益茁壯，網路購物已成為重要的消費形態，但面對琳瑯滿目的商品，消費者難以從中選擇出符合自己需求的商品，而推薦系統的發展即是因應解決此問題。如今，推薦系統已廣泛應用於電子商務的服務中，如推薦書籍、電影、餐廳、住宿、服裝等，各種生活上的需求。其中服裝市場占網路購物一個重要地位，而服裝的推薦會因為情境、身份、年齡、性格等多項因素影響，在生活上人們選擇衣物大多是參考親友建議、時尚雜誌或個人穿著時尚感，對於這些資訊所提供的衣物相關的屬性主要為顏色、款式、形狀、紋路、品牌構成。在需求上，人們可能會因為自己的衣櫥擁有的衣物做購物考量，或者中意某項單品而想找可與之搭配的商品，又或者想

知道各項單品搭配起來的視覺觀感，這也都是使用者再搭配穿著所可能遭遇的困難。根據以上需求，在本論文中我們提出一個人化的穿著推薦系統，此系統透過收集初始問卷來建立出使用者的穿著喜好，並針對特定場合下或指定單品中給予適宜的推薦，在實驗的結果中表示本系統對人們的穿著選購中是有實質的幫助。

具擴增實境之試衣推薦系統滿意度之研究

為了解決payeasy登入的問題，作者歐曉蓉 這樣論述：

　　許多店家會在商店內提供眾多的商品給消費者選擇，雖然對消費者而言，店家擁有多樣商品可供選擇是很吸引人的，但過多的商品卻可能讓他們在做購物決策時感到困擾，更可能因花許多時間卻購買到不是自己滿意的商品，而減少購買行為。　　因此，本研究主要目的為設計一套具擴增實境之試衣推薦系統，讓使用者能透過系統的推薦找出適合當日情境的服裝，並可即時觀看自己穿搭3D衣物之樣貌，而能快速找出最佳搭配效果。本研究比較本系統、線上2D試衣間系統以及3D試衣間系統，並利用李克特7點量表滿意度問卷進行系統滿意度之評估與探討。　　研究結果顯示，使用者認為具擴增實境之試衣推薦系統能減少尋找服裝搭配的時間，使用者可以一目了然所

擁有的服裝。而使用者普遍認為服裝偏好與天氣讓受測者認為是在推薦功能中，較符合自己需求的，對服裝整體搭配有實質上的幫助，不需要再思考還有哪些服裝可以搭配。

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