
  <rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
    <channel>
      <title>HARRY CHANG</title>
      <link>https://harrychang.cc/blog</link>
      <description>Harry Chang 的數位園藝。利用 AI 整理與記錄個人的興趣與知識庫，如果你也有相同興趣，歡迎隨意參觀。</description>
      <language>zh-TW</language>
      <managingEditor>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</managingEditor>
      <webMaster>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</webMaster>
      <lastBuildDate>Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
      <atom:link href="https://harrychang.cc/tags/embedding/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
      
  <item>
    <guid>https://harrychang.cc/blog/ai-102-paper-ice-item-concept-embedding</guid>
    <title>Paper 102 ｜ICE：透過文本資訊建立商品概念的 Embedding 模型</title>
    <link>https://harrychang.cc/blog/ai-102-paper-ice-item-concept-embedding</link>
    <description>閱讀 ACM 2017 論文 ICE: Item Concept Embedding via Textual Information。回顧推薦系統的經典方法，探討如何利用商品的文字描述，學習出蘊含商品概念的 Embedding 向量，進而解決冷啟動問題。</description>
    <pubDate>Tue, 29 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
    <author>ksharry1025@gmail.com (HARRY CHANG)</author>
    <category>AI相關</category><category>Paper-推薦系統</category><category>Embedding</category>
  </item>

    </channel>
  </rss>
