Recommender applications currently

Recommender applications currently use a wide range of input data in forming their recommendations, including explicit ratings and
simple behavioral data such as purchases and click-throughs. However, there are many other types of data that can be collected and
used. In the future, recommender systems will commonly collect dozens of different types of data and integrate them into effective
recommendations. Ongoing research in web usage mining and more general commerce-related data mining may reveal techniques
for exploiting complex behavioral data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้แนะนำโปรแกรมประยุกต์ใช้ความหลากหลายของข้อมูลป้อนเข้าในคำแนะนำของพวกเขา รวมถึงการจัดอันดับอย่างชัดเจนในปัจจุบัน และข้อมูลพฤติกรรมง่าย ๆ เช่นการซื้อและคลิก throughs อย่างไรก็ตาม มีชนิดต่าง ๆ ของข้อมูลที่สามารถรวบรวม และใช้ ในอนาคต ระบบผู้แนะนำจะทั่วไปหลายสิบชนิดแตกต่างกันของข้อมูลที่เก็บรวบรวม และบูรณาการให้เป็นมีประสิทธิภาพคำแนะนำ วิจัยอย่างต่อเนื่องในการทำเหมืองแร่การใช้เว็บและการทำเหมืองข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการพาณิชย์ทั่วไปอาจเปิดเผยเทคนิคสำหรับ exploiting ข้อมูลพฤติกรรมที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้งานผู้แนะนำขณะใช้ความหลากหลายของการป้อนข้อมูลในการสร้างข้อเสนอแนะของพวกเขารวมถึงการให้คะแนนที่ชัดเจนและ
ข้อมูลพฤติกรรมง่ายเช่นการซื้อสินค้าและการคลิก แต่มีประเภทอื่น ๆ ของข้อมูลที่สามารถเก็บรวบรวมและ
นำมาใช้ ในอนาคตระบบ recommender ทั่วไปจะเก็บหลายสิบชนิดที่แตกต่างกันของข้อมูลและรวมไว้ในที่มีประสิทธิภาพ
ข้อเสนอแนะ การวิจัยอย่างต่อเนื่องในการทำเหมืองแร่การใช้งานเว็บและอื่น ๆ การทำเหมืองข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการค้าทั่วไปอาจเปิดเผยเทคนิค
สำหรับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลพฤติกรรมที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในปัจจุบันการใช้งานแนะนำการใช้งานที่หลากหลายของข้อมูลในการสร้าง ข้อเสนอแนะ รวมทั้งการจัดอันดับอย่างชัดเจนและ
ข้อมูลพฤติกรรมง่ายๆเช่นการซื้อและ throughs คลิก . อย่างไรก็ตาม มีหลายประเภทอื่น ๆของข้อมูลที่สามารถเก็บรวบรวมและ
ใช้ . ในอนาคต ระบบแนะนำโดยทั่วไปจะเก็บหลายสิบชนิดของข้อมูลและบูรณาการให้เป็นประสิทธิภาพ
แนะนํา อย่างต่อเนื่องการวิจัยในการทำเหมืองข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์และการค้าทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูลอาจเปิดเผยเทคนิค
สำหรับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลพฤติกรรมที่ซับซ้อน