Recommendation systems are designed

Recommendation systems are designed to recommendindividual based
choices. Thus, the same query issued by dierent individuals should result
in dierent recommendations. These systems commonly employ browsing
history, product purchases, user profile information, and friends information
to make customized recommendations. As simple as this process may
look, a recommendation system algorithm actually has to deal with many
challenges.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำระบบออกแบบมาตาม recommendindividualการเลือก ดังนั้น ควรทำแบบสอบถามเดียวกันที่ออก โดยบุคคลระหว่างการผลิตที่ดีในคำแนะนำระหว่างการผลิต di ระบบเหล่านี้มักใช้เรียกดูประวัติ ซื้อสินค้า ข้อมูลส่วนกำหนดค่าผู้ใช้ และข้อมูลเพื่อน ๆการให้คำแนะนำที่กำหนดเอง เป็นง่าย ๆ เป็นกระบวนการนี้อาจดู การแนะนำระบบอัลกอริทึมมีการจัดการหลายความท้าทาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบคำแนะนำถูกออกแบบมาเพื่อ recommendindividual ตาม
ทางเลือก ดังนั้นแบบสอบถามเดียวกันที่ออกโดย di? บุคคลที่ต่างกันจะส่งผลให้
ในดิ? ข้อเสนอแนะต่างกัน ระบบเหล่านี้จ้างทั่วไปกำลังดู
ประวัติศาสตร์การซื้อผลิตภัณฑ์ข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้และข้อมูลที่เพื่อน
จะให้คำแนะนำที่กำหนดเอง ง่ายๆเช่นเดียวกับขั้นตอนนี้อาจ
ดูอัลกอริทึมระบบแนะนำจริงมีการจัดการกับหลาย
ความท้าทาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบถูกออกแบบมาเพื่อ recommendindividual ตามข้อเสนอแนะตัวเลือก ดังนั้นเดียวกันที่ออกโดย dierent สอบถามบุคคลที่ควรผลใน dierent แนะนํา ระบบเหล่านี้มักใช้เรียกดูประวัติศาสตร์ การซื้อสินค้า ข้อมูลผู้ใช้ และเพื่อนข้อมูลจะให้คำแนะนำเอง เป็นง่ายๆเป็นขั้นตอนนี้อาจดูระบบแนะนำขั้นตอนวิธีจะต้องจัดการกับหลายความท้าทาย