以因果推論及跨域資訊融合技術降低推薦系統流行度偏差
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論文名稱以因果推論及跨域資訊融合技術降低推薦系統流行度偏差的作者是郭凡萱, 指導教授是黃思皓, 學位類別是碩士, 畢業學年度是112, 論文名稱(外文)是Mitigating Popularity Bias in Recommendation with Causal Inference and Cross Domain Information Fusion, 系所名稱是資訊管理與財務金融學系財務金融, 學校名稱是國立陽明交通大學.

論文名稱	以因果推論及跨域資訊融合技術降低推薦系統流行度偏差
論文名稱(外文)	Mitigating Popularity Bias in Recommendation with Causal Inference and Cross Domain Information Fusion
學校名稱	國立陽明交通大學
系所名稱	資訊管理與財務金融學系財務金融
畢業學年度	112
學位類別	碩士
作者	郭凡萱
指導教授	黃思皓
博碩士論文網址	https://hdl.handle.net/11296/54usbx

論文名稱

以因果推論及跨域資訊融合技術降低推薦系統流行度偏差

論文名稱(外文)

Mitigating Popularity Bias in Recommendation with Causal Inference and Cross Domain Information Fusion

學校名稱

國立陽明交通大學

系所名稱

資訊管理與財務金融學系財務金融

畢業學年度

112

學位類別

碩士

作者

郭凡萱

指導教授

黃思皓

博碩士論文網址

https://hdl.handle.net/11296/54usbx

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