ค้นหางานวิจัย

ให้ AI แนะนำ
ค้นหาขั้นสูง | Semantic Search: ระบบเข้าใจความหมาย ไม่ต้องพิมพ์ตรงๆ
ผลการค้นหา "Recommendation system": พบ 6 รายการ Semantic Search
เรียง:
แสดง:
ล้าง
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q3
The Development a Job Position Recommendation System Using Collaborative Filtering Technique
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา  |  2569  |  Science & Technology Asia (STA  |  1,976   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Unemployed individuals and recent graduates often lack the experience or skills necessary to effectively search and filter job positions on job search websites, hindering their ability to access job l...
บทความประชุมวิชาการ
ระดับชาติ
Sentiment Analysis on the IMDB Dataset Using LSTM
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2569  |  2,166   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อ (1) วิเคราะห์ความรู้สึกจากชุดข้อมูล IMDB Large Movie Review Dataset ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Long Short-Term Memory (LSTM) และ (2) เปรียบเทียบ ประสิทธิภาพการวิเค...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q2
Digital Workforce Matching: A Machine Learning Approach for Skill-Based Job Classification and Recom
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา  |  2568  |  Journal of Current Science and  |  1,804   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
This research presents an integrated machine learning approach for optimizing digital workforce matching in Thailand's evolving digital economy. The study develops a novel job recommendation system co...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
GCA4Rec: Graph-Based Co-Attention Networks for Sequential and Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  IEEE Access  |  2,129   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
The integration of sequential and social recommendations using a graph-based co-attention architecture marks a significant advancement in deep learning, substantially improving recommender system perf...
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2568  |  IEEE Access  |  2,664   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Sequential-social recommendation systems are essential for understanding users’ evolving interests and predicting their future behaviors. While existing methods employing bidirectional graph modeling ...
บทความประชุมวิชาการ
ระดับนานาชาติ
BiG: Bidirectional Graph Convolutional Networks for Social and Sequential Recommendation
ผศ.ดร.นิกร กรรณิกากลาง  |  2567  |  1,804   0  |  คณะบริหารธุรกิจ
Graph convolutional networks have obviously influenced recommender systems. However, we argue that previous research has limitations: 1) unidirectional approaches are not enough to explicitly capture ...