本系於11月7日下午在蘭陽校園舉辦了一場「深度學習在社群網路上的應用—針對旅遊推薦部份」工作坊及討論會議。本次會議主要是請講者講授旅遊推薦的相關參考文獻及比較，例如He et al.提出的方法是透過用戶過去的購物紀錄，比對各個用戶的相似度，並結合高階馬可夫鏈乘上各個用戶的權重矩陣來推薦用戶的下一個推薦項目。Covington]所提出的講述youtube使用的影片推薦方法系統的架構是由candidate網路和ranking網路構成。Grid-based Successive POI Recommendation是將用戶的打卡資料去做用戶間的相似比對，然後將區域劃分成網格加入現在用戶的位置以及在地點間轉移的分數，這3種分數分別是用戶偏好、區域偏好、連續轉移偏好將3種分數加總作排行再推薦給用戶下一個地點。