The development of personalized rec

The development of personalized recommender systems in mobile and pervasive environments is much more challenging than developing recommender systems from traditional domains due to the complexity of spatial data and intrinsic spatio-temporal relationships, the unclear roles of contextaware information [30], and the increasing availability of environment sensing capabilities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การพัฒนาระบบผู้แนะนำบุคคลในสภาพแวดล้อมที่เคลื่อนที่ และชุมชนที่แพร่หลายมากท้าทายมากกว่าการพัฒนาระบบผู้แนะนำจากโดเมนแบบซับซ้อนของข้อมูลปริภูมิ และความสัมพันธ์ชั่วคราว spatio intrinsic บทบาทชัดเจนของข้อมูล contextaware [30], และความเพิ่มความสามารถในการตรวจวัดสภาพแวดล้อมได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การพัฒนาระบบ recommender ส่วนบุคคลในสภาพแวดล้อมที่มือถือและแพร่หลายมากขึ้นที่ท้าทายกว่าการพัฒนาระบบ recommender จากโดเมนแบบดั้งเดิมเนื่องจากความซับซ้อนของข้อมูลเชิงพื้นที่และภายในความสัมพันธ์ spatio กาลบทบาทไม่ชัดเจนของข้อมูลที่ contextaware [30] และความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้น ความสามารถในการตรวจจับของสภาพแวดล้อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การพัฒนาระบบแนะนำส่วนบุคคลในโทรศัพท์มือถือและสภาพแวดล้อมที่แพร่หลายมากขึ้นกว่าที่ท้าทายการพัฒนาแนะนำระบบจากโดเมนแบบดั้งเดิมเนื่องจากความซับซ้อนของข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงพื้นที่และเวลาภายในความสัมพันธ์ บทบาทที่ชัดเจนของ contextaware ข้อมูล [ 30 ] และเพิ่มความสามารถในการตรวจวัดความพร้อมของสภาพแวดล้อม