ระบบแนะนำแบบ Collaborative Filterin

ระบบแนะนำแบบ Collaborative Filtering จะทำการแนะนำวัตถุโดยใช้ข้อมูลในระบบเป็นจำนวนมากที่มีความคล้ายคลึงหรือใกล้เคียงกันกับผู้ใช้ เช่น ความชอบ ความเคลื่อนไหว กิจกรรมของผู้ใช้คนอื่น ๆ ในระบบ ซึ่งจะเรียกเฉพาะเจาะจงได้ว่าระบบแนะนำแบบคัดกรองผู้ใช้ร่วม (User-based Collaborative Filtering Recommender System) แต่ถ้าใช้ข้อมูลลักษณะหรือคุณสมบัติของวัตถุอื่น ๆ ในระบบ ก็จะเรียกอีกแบบหนึ่งว่าระบบแนะนาแบบคัดกรองสิ่งของร่วม (Item-based Collaborative Filtering Recommender System) กล่าวคือใช้ข้อมูลของสิ่งอื่น ๆ ในระบบมาร่วมในการคำนวณด้วย โดยปกติระบบแนะนำประเภทนี้จะมีขั้นตอนในการประมวลผล 3 ขั้นตอนใหญ่ ๆ ดังนี้
3.5 การทดสอบและประเมินผลระบบแนะนำการเลือกซื้อเพชร

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบแนะนำแบบร่วมกันกรองจะทำการแนะนำวัตถุโดยใช้ข้อมูลในระบบเป็นจำนวนมากที่มีความคล้ายคลึงหรือใกล้เคียงกันกับผู้ใช้เช่นความชอบความเคลื่อนไหวกิจกรรมของผู้ใช้คนอื่นๆ ในระบบซึ่งจะเรียกเฉพาะเจาะจงได้ว่าระบบแนะนำแบบคัดกรองผู้ใช้ร่วม (ผู้ใช้ที่ใช้ร่วมกันกรองผู้แนะนำระบบ) แต่ถ้าใช้ข้อมูลลักษณะหรือคุณสมบัติของวัตถุอื่นๆ ในระบบก็จะเรียกอีกแบบหนึ่งว่าระบบแนะนาแบบคัดกรองสิ่งของร่วม (สินค้าที่ใช้ร่วมกันกรองผู้แนะนำระบบ) กล่าวคือใช้ข้อมูลของสิ่งอื่นๆ ในระบบมาร่วมในการคำนวณด้วยโดยปกติระบบแนะนำประเภทนี้จะมีขั้นตอนในการประมวลผล 3 ขั้นตอนใหญ่ๆ ดังนี้3.5 การทดสอบและประเมินผลระบบแนะนำการเลือกซื้อเพชร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบแนะนำแบบความร่วมมือการกรอง เช่นความชอบความเคลื่อนไหวกิจกรรมของผู้ใช้คนอื่น ๆ ในระบบ (ผู้ใช้งานที่ใช้ความร่วมมือการกรองระบบ Recommender) ๆ ในระบบ (รายการตามความร่วมมือการกรองระบบ Recommender) กล่าวคือใช้ข้อมูลของสิ่งอื่น ๆ ในระบบมาร่วมในการคำนวณด้วย 3 ขั้นตอนใหญ่ ๆ ดังนี้
3.5

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบแนะนำแบบร่วมกันกรองจะทำการแนะนำวัตถุโดยใช้ข้อมูลในระบบเป็นจำนวนมากที่มีความคล้ายคลึงหรือใกล้เคียงกันกับผู้ใช้เช่นความชอบความเคลื่อนไหวกิจกรรมของผู้ใช้คนอื่นจะในระบบ( ใช้ร่วมกันโดยการกรองระบบการแนะนำ ) แต่ถ้าใช้ข้อมูลลักษณะหรือคุณสมบัติของวัตถุอื่นจะในระบบก็จะเรียกอีกแบบหนึ่งว่าระบบแนะนาแบบคัดกรองสิ่งของร่วม ( รายการ ) ระบบกรองตามกล่าวคือใช้ข้อมูลของสิ่งอื่นจะแนะนำ )โดยปกติระบบแนะนำประเภทนี้จะมีขั้นตอนในการประมวลผลขั้นตอนใหญ่จะดังนี้
3การทดสอบและประเมินผลระบบแนะนำการเลือกซื้อเพชร 3.5