Recommendation Systems have long be

Recommendation Systems have long been serving the industry of e-commerce with
recommendations pertaining to movies, books, travel packages et cetera. A user‟s activity or
past history of purchases is used to generate predictions for that user. Youtube‟s video
recommendation system, Amazon‟s “You may also like…” and Pandora‟s music
recommendation system are a few very popular examples. Both explicit and implicit feedbacks
are being utilized to churn out predictions about the likings of a customer to recommend items.
As recommendation systems have evolved, we primarily encounter two types- Content based
and Collaborative Filtering based recommendation systems.
---------------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำระบบได้ยาวนานให้บริการอุตสาหกรรมของอีคอมเมิร์ซด้วยคำแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์ หนังสือ เที่ยวแพคเกจ et cetera กิจกรรม user‟s หรือประวัติอดีตของการซื้อจะใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับผู้ใช้ วิดีโอ Youtube‟sระบบข้อเสนอแนะ Amazon‟s "คุณอาจยังเช่น..." และเพลง Pandora‟sแนะนำระบบตัวอย่างนิยมมาก รู้สึกชัดเจน และนัยมีใช้อยู่ปั่นออกคาดคะเนเกี่ยวกับการ likings ของลูกค้าแนะนำสินค้าขณะที่มีพัฒนาระบบคำแนะนำ เราเป็นหลักพบสองชนิดเนื้อหาตามและกรองร่วมกันตามระบบแนะนำ---------------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำแนะนำระบบมีความยาวได้ให้บริการในอุตสาหกรรมของอีคอมเมิร์ซที่มีคำแนะนำเกี่ยวกับการดูหนัง, หนังสือ, แพ็คเกจการเดินทางและอื่น ๆ
ผู้ใช้
"กิจกรรมหรือประวัติศาสตร์ที่ผ่านมาของการซื้อจะใช้ในการสร้างการคาดการณ์สำหรับผู้ใช้ที่ Youtube "s
วิดีโอระบบแนะนำ, Amazon" ของ "คุณอาจชอบ ... " และแพนดอร่า "s
ดนตรีระบบแนะนำเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างที่นิยมมาก ทั้งการตอบชัดเจนและโดยนัยที่ถูกใช้ในการปั่นออกคาดการณ์เกี่ยวกับ likings ของลูกค้าที่จะแนะนำรายการ. ในฐานะที่เป็นระบบมีการพัฒนาข้อเสนอแนะของเราส่วนใหญ่พบสองประเภทใหญ่ตามเนื้อหาและความร่วมมือที่ใช้ระบบการกรองคำแนะนำ. ------- --------------

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบการแนะนำมานานบริการอุตสาหกรรม E - commerce กับ
ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับภาพยนตร์ , หนังสือ , แพคเกจท่องเที่ยว และอื่นๆ เป็น‟ผู้ใช้กิจกรรมหรือ
ประวัติอดีตของการใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับผู้ใช้ที่ วิดีโอ YouTube ‟ S
แนะนำระบบ , Amazon ‟ S " นอกจากนี้คุณยังอาจชอบ . . . . . . . " และแพนโดร่า‟เพลง
แนะนำระบบมีไม่กี่ที่นิยมมากตัวอย่างทั้ง อย่างชัดเจน และแยกตอบรับ
ถูกใช้ปั่นออกคาดคะเนเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า แนะนำสินค้า แนะนำ
เป็นระบบที่มีการพัฒนา เราพบเนื้อหาหลักและระบบการกรองที่ใช้ร่วมกัน
แนะนำอยู่สองประเภท ---------------------

-