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國立臺中科技大學 資訊管理系碩士班 柯志坤所指導 陳旻政的 多準則決策分析方法運用於應用市集App推薦機制比較之研究 （2015），提出note app推薦關鍵因素是什麼，來自於多準則決策、TOPSIS、VIKOR、ELECTRE、AHP、PROMETHEE、SAW、推薦系統。
而第二篇論文國立臺中科技大學 資訊管理系碩士班 柯志坤所指導 張巧旻的 運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制之研究 （2014），提出因為有 Google Play、Skyline方法、資料探勘、語意網路、多屬性決策分析的重點而找出了 note app推薦的解答。
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Samsung GALAXY Note II 完全活用200技
為了解決note app推薦 的問題，作者阿祥、3C布政司 這樣論述：
台灣第一本以達人實測、特搜Galaxy Note II活用技巧的專書。不是教學手冊，而是從達人的活用經驗裡，帶你挖掘出GALAXY Note II筆與螢幕間活用的祕密！讓GALAXY Note II成為你工作、生活上最有用的利器。 以新機Galaxy Note II與Galaxy Note 10.1為介紹主軸，特別在「S Pen」深入告知讀者各項的應用技巧，包括產品本身的功能，以及延伸應用的方式。真正符合Galaxy Note II使用者在生活、工作、娛樂等面向，完全不藏私地分享各種高效率小技巧、S Note絕招、攝錄後製超乎想像的玩法、子母視窗如何玩美發揮一心多用，還有各種生產應
用、雲端服務、娛樂遊戲App，超精華達人等級的活用方法都在本書中！ 作者簡介 阿祥 台灣三星、Android行動裝置應用達人。 《阿祥的網路筆記本》：www.axiang.idv.tw/ 相關著作 《Samsung GALAXY密技攻略!S3+Note玩樂大活用》 3C布政司 本書由Android行動裝置應用達人團隊─阿祥、鄭小天、BearBear共筆，在今年(2012)八月正式成立「3C布政司」網站，持續為3C行動裝置使用者提供實用的科技新知。 更多3C資訊，歡迎造訪： 《3C布政司》：3cpjs.com
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多準則決策分析方法運用於應用市集App推薦機制比較之研究
為了解決note app推薦 的問題，作者陳旻政 這樣論述：
現今網際網路的發展日益成熟，智慧型行動裝置的網際網路使用率快速成長，越來越多使用者透過智慧型行動裝置，來取得日常生活中各式各樣的資訊與服務，應用市集平台上的應用程式App越來越多，使用者想搜尋出符合需求的應用程式是相當困難的，因此前期有學者在2014年提出基於品質考量智慧語意網路分析於最佳化應用市集軟體推薦機制，後來有學者於2015年提出運用 Skyline 方法於最佳化應用市集 App 推薦機制，但在這些學者研究中發現推薦機制的方法只採用單一多準則決策分析方法來進行推薦，可能是因為多準則決策分析的其他方法推薦的不夠準確還是不適合用在即時系統推薦上。由於單一多準則決策分析方法無法定論為最佳解
，因此本研究將探討多準則決策分析方法中，TOPSIS、VIKOR、ELECTRE、AHP、PROMETHEE、SAW等，多種多準則決策分析方法來進行分析比較，並利用準確率(Precision)、回應率(Recall)與F1指標(F1-Measure)來進行方法的評估，驗證前期學者研究中所採用的多準則決策分析方法，是否比其他多準則決策分析方法來得好，並從中找出適用於應用市集平台上使用的推薦機制，或適用於即時推薦系統，多準則決策分析方法。
運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制之研究
為了解決note app推薦 的問題，作者張巧旻 這樣論述：
全球網際網路的使用者從1995年的0.6%至2014年39%，可以顯示出人們漸漸的習慣網際網路所帶來的便利性，而網際網路的發展也促進了行動手機的發展，從1995年全球有1%的行動手持裝置使用者至2014年全球有73%的行動手持使用者，其中有40%的使用者是使用智慧型行動裝置，而智慧型行動裝置則是透過下載應用市集平台上的應用程式(Application，App)來擴充裝置的功能，使得目前應用市集上的各式各樣的應用程式數量越來越多，造成使用者在從如此巨量的應用程式中搜尋出滿足需求的應用程式是非常困難的。雖然目前網際網路上的搜尋技術有提供關鍵字搜尋、類別搜尋、熱門度搜尋跟語意網路搜尋等技術，但關鍵
字搜尋是使用者必須清楚知道自己的需求才可以快速找到應用程式；而類別、熱門度搜尋則只針對單一個應用程式的資料來做排名，對使用者來說是不足夠的，因為使用者可能會考慮到價格、檔案大小、評價與應用程式資訊描述等應用程式資料；而語意網路技術則因為門檻值設定的問題，將部分重要關聯刪除，且推薦出較不相關的應用程式給使用者。因此如何設計一個有效的方法應用至應用市集平台的搜尋系統中，推薦出滿足使用者的應用程式，是一個值得研究的議題，本研究探討使用者在如此巨量的應用程式中，搜尋出滿足需求的應用程式是非常困難的問題。本研究設計利用Skyline方法來建立Skyline語意網路，由Skyline語意網路來強化總體語意
網路的不足，並透過多屬性決策分析，提供運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制，透過此機制讓推薦出來的應用程式更貼近使用者需求。本研究利用TF-IDF方法將結構化的應用程式描述進行文字擷取，並透過關連法則來建立總體語意網路。接著透過Skyline方法將含有使用者輸入的關鍵字之應用程式集合中，較差的應用程式淘汰，並以Skyline查詢集合來建立Skyline語意網路，利用Skyline語意網路來強化總體語意網路，並結合多屬性決策分析中的ELECTRE法推薦出最佳化的應用程式。本研究也利用準確率(Precision)、回應率(Recall)與F1指標(F1-Measure)來與過去相關
研究進行評估。本研究運用Skyline方法於最佳化應用市集App推薦機制的研究適用於推薦系統，且未來可以針對應用程式的屬性選擇中採用主成分分析或者是資訊獲利等方法；針對語意網路的建立中可以採用形式概念分析來建立；而在語意網路的推薦過程中可以採用貪婪法、動態規劃演算法或環狀路徑等方法來推薦出不同的應用程式。