Finding information on a large web

Finding information on a large web site can be a difficult and time-consuming process.
Recommender systems can help users find information by providing them with personalized
suggestions. In this paper the recommender system PRES is described that uses content-based
filtering techniques to suggest small articles about home improvements. A domain such as
this implicates that the user model has to be very dynamic and learned from positive feedback
only. The relevance feedback method seems to be a good candidate for learning such a user
model, as it is both efficient and dynamic.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ค้นหาข้อมูลในเว็บไซต์ขนาดใหญ่สามารถเป็นกระบวนการยาก และใช้เวลานานระบบผู้แนะนำสามารถช่วยผู้ใช้ค้นหาข้อมูล โดยให้พวกเขามีส่วนบุคคลคำแนะนำ ในระบบผู้แนะนำที่กล่าวถึงบริษัทนี้กระดาษ ที่ใช้เนื้อหาตามเทคนิคการกรองแนะนำบทความเล็ก ๆ เกี่ยวกับการปรับปรุงบ้าน โดเมนเช่นนี้ implicates ว่า แบบจำลองผู้ใช้ที่มีเป็นแบบไดนามิก และเรียนรู้จากการป้อนกลับเชิงบวกเท่านั้น วิธีการผลป้อนกลับเกี่ยวข้องน่าจะ เหมาะสำหรับผู้ใช้เช่นการเรียนรู้รูปแบบ เป็นแบบไดนามิก และมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การหาข้อมูลเกี่ยวกับเว็บไซต์ที่มีขนาดใหญ่อาจจะเป็นกระบวนการที่ยากและใช้เวลานาน.
ระบบ Recommender สามารถช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลโดยให้พวกเขามีส่วนบุคคล
ข้อเสนอแนะ ในบทความนี้ผู้แนะนำระบบปธนอธิบายที่ใช้เนื้อหาตาม
เทคนิคการกรองที่จะแนะนำบทความเล็ก ๆ เกี่ยวกับการปรับปรุงบ้าน โดเมนเช่น
นี้ implicates ว่ารูปแบบที่ผู้ใช้จะต้องมีมากแบบไดนามิกและการเรียนรู้จากการตอบรับเชิงบวก
เท่านั้น วิธีการเสนอแนะความน่าจะเป็นผู้สมัครที่ดีสำหรับการเรียนรู้ดังกล่าวใช้
รูปแบบตามที่มันเป็นทั้งที่มีประสิทธิภาพและแบบไดนามิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การค้นหาข้อมูลในเว็บไซต์ขนาดใหญ่อาจจะเป็นกระบวนการที่ยากและใช้เวลานาน
แนะนำระบบที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลโดยการให้พวกเขาด้วย
ข้อเสนอแนะส่วนบุคคล ในกระดาษนี้แนะนำระบบมันอธิบายว่าใช้เทคนิคการกรองเนื้อหา
แนะนำบทความเล็ก ๆเกี่ยวกับการปรับปรุงบ้าน โดเมนเช่น
เรื่องนี้เกี่ยวพันกับที่ผู้ใช้รูปแบบต้องเป็นแบบไดนามิกมากและเรียนรู้จาก
ตอบรับเท่านั้น ความสัมพันธ์ข้อเสนอแนะวิธีดูเหมือนจะเป็นผู้สมัครที่ดีสำหรับการเรียนรู้เช่นผู้ใช้
รูปแบบในขณะที่มันมีประสิทธิภาพ และแบบไดนามิก