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國立臺北大學 電機工程學系 楊棧雲所指導 Jayakody Kankanamalage Chamani Shiranthika的 基於強化學習之癌症化學治療控制 （2020），提出personalization stat關鍵因素是什麼，來自於癌症化療、強化學習、離線強化學習、最優策略。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系在職專班 陳以錚所指導 謝博尊的 以深度學習為基礎之頻譜辨識反向推薦系統 （2020），提出因為有 深度學習、推薦系統、矩陣分解、卷積神經網絡的重點而找出了 personalization stat的解答。
除了personalization stat，大家也想知道這些：
基於強化學習之癌症化學治療控制
為了解決personalization stat 的問題，作者Jayakody Kankanamalage Chamani Shiranthika 這樣論述：
強化學習的應用近年來愈發成功，從傳統的複雜遊戲擴展其範圍到真實生活中些動態問題的建模，例如自動駕駛汽車技術、工業自動化、貿易和金融、自然語言處理、衛生保健、工程、機器人、動態治療方案等。精準醫學中個人化醫療，是醫學領域中重要的研究領域，其基本核心思維的發展正值得我們期待，從真實臨床觀察數據中估計最佳動態，並據以研究治療的方案，在研究領域中是一普遍的思維，而人類也更將其思維擴大到具更佳制御能力的強化學習演算法。本研究的重點是強化學習技術背景下的癌症化學治療控制，透過最先進的強化學習技術來精準決定癌症化療的用藥，所提議的技術用於產生順序治療的最佳策略，首先利用癌症現有的微分方程動態模型發展線上強
化學習，提出透過傳統Q學習模擬癌症之化療。再進一步將研究擴展到使用離線強化學習產生最佳策略，因而提出遵循數據驅動方法的解決方案，並以診間真實的人類結腸癌臨床數據驗證。 本研究所提出的解決方案其新穎之處在於，以基於模型的架構來實現離線強化學習方法，以及使用保守Q學習的離線策略優化演算法。根據真實診間數據實驗評實，結果表明本研究所提出的強化學習化療模型，具精準專業等級的癌症化療療程給藥的能力，堪能作為腫瘤醫師決定治療決策的支持模型。
以深度學習為基礎之頻譜辨識反向推薦系統
為了解決personalization stat 的問題，作者謝博尊 這樣論述：
摘 要 iAbstract ii誌 謝 iii目錄 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機與目的 21.3 研究貢獻 31.4 論文架構 3第二章 文獻探討 42.1 推薦系統 42.2 推薦系統相關研究 52.3 音樂分析相關研究 6第三章 Spec-Rec系統 73.1 矩陣分解 73.2 頻譜圖卷積神經網絡 83.3 預測與推薦 10第四章 實驗結果 124.1 實驗環境 124.2 資料集 124.3 實驗
模型介紹 144.3.1 實驗模型介紹-Spec-Rec 144.3.2 實驗模型介紹-協同過濾(CF) 174.4 實驗模型評估 204.5 系統有效性驗證 23第五章 結論 265.1 實驗結論 265.2 實驗限制 275.3 未來研究建議 27第六章 參考資料 28