Relevance ranking of items can be c

Relevance ranking of items can be calculated using
machine learning algorithm k-nearest neighbour with cosine
similarity. According to [5], cosine similarity is the most
widely used method to calculate document similarities in
vector space model. Cosine similarity between user U and
item I is the sum of cosine similarity for each corresponding
field in U and I. Formal computation formula defined as

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดอันดับความเกี่ยวข้องของรายการที่สามารถคำนวณได้โดยใช้เครื่องเรียนรู้อัลกอริทึม k ใกล้เพื่อนบ้านกับโคไซน์ความคล้ายคลึงกัน ตาม [5], โคไซน์ความคล้ายคลึงกันเป็นส่วนใหญ่ใช้วิธีการคำนวณความคล้ายคลึงกันของเอกสารในรูปแบบเวกเตอร์ โคไซน์ความคล้ายกันระหว่างผู้ใช้คุณ และสินค้าผมเป็นผลรวมของโคไซน์ความคล้ายคลึงกันสำหรับแต่ละที่สอดคล้องในสูตรการคำนวณทาง I. การกำหนดเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดอันดับความสัมพันธ์กันของรายการสามารถคำนวณโดยใช้
ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดกับโคไซน์
คล้ายคลึงกัน ตามที่ [5] โคไซน์คล้ายคลึงกันเป็นส่วนใหญ่
วิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการคำนวณความคล้ายคลึงกันเอกสารใน
รูปแบบปริภูมิเวกเตอร์ โคไซน์ความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้และ U
รายการฉันคือผลรวมของโคไซน์คล้ายคลึงกันสำหรับการที่สอดคล้องกันในแต่ละ
เขตข้อมูลใน U และฉันสูตรการคำนวณอย่างเป็นทางการตามที่กำหนดไว้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดอันดับความเกี่ยวข้องของรายการที่สามารถคำนวณโดยใช้อัลกอริทึมละเพื่อนบ้านกับโคไซน์ความเหมือน ตาม [ 5 ] , ความเหมือนโคไซน์เป็นที่สุดใช้วิธีการคำนวณเหมือนเอกสารในแบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ ความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้และโคไซน์รายการผมคือผลรวมของโคไซน์คล้ายคลึงกันสำหรับแต่ละที่สอดคล้องกันฟิลด์ใน U และฉันอย่างเป็นทางการเช่นการคำนวณสูตร