時間空間維度的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

私法學之國際視野

為了解決時間空間維度的問題，作者ThomasAckermann,黃松茂,StephanLorenz,呂彥彬,吉田邦彦,牛曰正,河上正二,徐婉寧,王千維,許政賢  這樣論述：

　　政治大學法學院民事法學中心成立20年以來，積極從事國際學術交流，本書主要收錄2019年度的部分成果。其中以民法、消費者法為對象，藉由基礎性理論思考及應用性案例解析，透過關於體系思維、制度變革的探究，及民事法學如何因應社會的變遷，一方面呈現歐陸法系代表性國家對於跨領域議題的研究視野，另一方面展現德國、日本重量級學者對於相關議題的研究功力，深值我國學界參考。

時間空間維度進入發燒排行的影片

象徵圖模型於使用者時空間行為模式探勘技術之應用

為了解決時間空間維度的問題，作者鄧善云 這樣論述：

隨著數據挖掘技術的快速發展，數據分析過程有了很大的進程，從傳統單純統計方法的分析進展到現在機器學習演算法的開發。此外，歸功於數位裝置的蓬勃發展，使用者的數位紀錄愈發容易取得，透過分析並學習隱藏在數位紀錄中的使用者行為，能有效預估使用者未來的行為模式，例如：使用者空間移動行為，使用者社交行為和使用者評分性為等等。 由於在不同類型的資料中能發現極其有趣並不同的使用者行為，越來越多的研究人員將其主要重點放在用於學習和預測用戶行為的機器學習算法上。最近，由於具有地理定位能力的具有成本效益的移動設備的高滲透率，可以用時間和空間信息連續收集用戶行為記錄。因此，已經提出了許多時空學習方法來用空間或時間意義

來計算用戶行為的隱藏信息。時空數據挖掘技術也在許多領域得到了廣泛的應用，如犯罪分析，自然災害預測，環境變化與醫學發展的關係研究。這些過往的研究清楚地證明了利用時間空間學習技術來分析並預測犯罪行為，疾病趨勢和環境變化的重大優勢和效益。不同於以往的研究論文，在我的論文中，我試圖學習新型態的使用者行為模式，在包括室內空間，社群網絡和電子學習系統等不同場景中研究尚未探索過的的時間空間使用者行為模式。更具體地說，我研究了以下三種使用者行為模式：在時間空間維度下室內空間的使用者停留行為、在時間維度下社群網路中的使用者崇拜行為、以及在時間維度下電子學習系統中的使用者評分行為。對於這些使用者行為，我設計了不同

的象徵圖模型，如機率型象徵圖，異構象徵圖和依賴性象徵圖，分別學習時空性停留行為，時間性崇拜行為和時間性評分行為。象徵圖被認為是某種標記圖，其圖上邊的標籤是給定數據域的值。象徵圖的概念是通過考慮標籤為變量的圖形以及約束這些變量的可能值的一組條件或公式來概括這一概念。本論文主要研究的使用者學習行為的簡要說明如下。機率象徵圖模型於使用者時空間停留行為模式探勘技術之應用：在這項研究中，我探索了一種新的使用者行為模式，稱為使用者室內停留行為，旨在發現用戶在類似商場的室內環境中的停留行為。使用者室內停留行為的發現使得能夠在室內空間（例如：購物中心）的商店之間進行新的營銷協作，例如聯合優惠券促銷。此外，它還

可以幫助解決在室內空間中人潮過度擁擠的情況。為了追求更好的實用性，我考慮了基於成本效益的無線傳感器環境，並對實際數據進行室內停留行為分析。我提出機率型的使用者停留模式框架結合了概率模型，從感測資料收集的數據中挖掘出的前k個最頻繁的使用者室內停留模式。此外，我建立了機率型象徵圖模型，並設計了索引性的項集頻率算法，以提高準確性和高效率性。在實驗中，我針對一個模擬數據和一個真實數據實作研究結果顯示，我提出的的PTkISP框架可以有效地發現高質量的使用者室內停留行為模式，並可以為營銷合作提供富有洞察力的觀察。異構象徵圖模型於使用者時間崇拜行為模式探勘技術之應用：我在這項研究中，探索一種新的社群網路鏈接

預測，稱為“崇拜鏈接”預測，用以學習一般使用者在社交網絡上對名人的崇拜鏈接。對“崇拜”鏈接的預測可以實現有價值的社會服務，例如病毒式營銷，名人人氣估計和名人推薦系統。然而，作為商業安全和個人隱私的關注，只有一般統計的社群網路屬性容易取得，而使用者的詳細鏈接信息的取得是相對困難的。為了解決這些問題，我設計了一種新穎的學習框架，包括具有新發現的社群統計特性所建構的異構函示圖，並融合互動式學習的高斯估計算法。我們對真實數據的實驗結果顯示所提出的學習框架可以克服缺少鏈接標籤的問題並有效地發現一般人和名人間的崇拜鏈接，實作的社群網路包括Instagram、Twitter和DBLP。依賴性象徵圖模型於使用

者時間答題行為模式探勘技術之應用：在這項研究中，我主要著重在從電子學習系統的交互式問答過程中探索使用者的答題行為。我提出一種名為CagMab的新型互動式學習系統，其被設計為以循環策略與使用者的互動中推薦未知問題給使用者，這樣的未知推薦系統有助於像是自我評估式的會話機器人的應用。該流程使使用者能夠發現自我的弱點並進一步幫助他們成長。雖然透過傳統的多臂吃角子老虎機框架提供了解決方案，但它通常會導致的叫不準確的問題推薦結果，因為它僅僅依賴於使用者回答問題的上下文特徵。為了解決這個問題，我開發了一種新穎的互動式學習框架，利用了概念象徵圖的依賴性來學習使用者的答題行為。我們對實際數據的實驗研究表明，所提

出的框架可以互動式的有效預測使用者答題評分，以用於電子學習系統中的問題推薦。總結，在我的博士論文中主要研究利用象徵圖在室內空間，社群網路和電子學習系統中來學習時間空間維度下的使用者行為。並在實驗結果中證實了利用象徵圖結合機器學習演算法可以大大的提升學習使用者十空間行為的準確性。