Accordingly, we develop a second ap

Accordingly, we develop a second approach, which leverages
the implicit user feedback (such as video co-watches)
available in the online setting. This feedback is used for
supervised learning of the optimal topic weights. Unlike
the standard collaborative filtering analysis, our approach
takes into account topic-to-topic rather than video-to-video
co-view information. This enables suggesting a related video
even if it was never explicitly viewed with the watched video.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น เราได้พัฒนาเป็นแนวทางที่สอง ซึ่งกับไดรฟ์ความคิดเห็นผู้ใช้นัย (เช่นนาฬิการ่วมวิดีโอ)มีการตั้งค่าออนไลน์ ความคิดเห็นนี้ใช้สำหรับเรียนรู้ดูแลน้ำหนักหัวข้อที่เหมาะสม ซึ่งแตกต่างจากการร่วมมือกรองวิเคราะห์มาตรฐาน วิธีการของเราพิจารณาหัวข้อต่อหัวข้อ แทนที่เป็นวิดีโอวิดีโอร่วมดูข้อมูล ทำให้การแนะนำวิดีโอที่เกี่ยวข้องแม้ว่าจะไม่ได้ดูวิดีโอดู

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นเราจึงพัฒนาวิธีการที่สองซึ่งใช้ประโยชน์จาก
ข้อเสนอแนะของผู้ใช้โดยปริยาย (เช่นวิดีโอร่วมนาฬิกา)
ที่มีอยู่ในการตั้งค่าออนไลน์ ความคิดเห็นนี้ถูกนำมาใช้สำหรับ
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลของน้ำหนักหัวข้อที่ดีที่สุด ซึ่งแตกต่างจาก
การวิเคราะห์การทำงานร่วมกันกรองมาตรฐานวิธีการของเรา
คำนึงถึงหัวข้อต่อหัวข้อมากกว่าวิดีโอเพื่อวิดีโอ
ร่วมมุมมองข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้การแนะนำวิดีโอที่เกี่ยวข้อง
แม้ว่าจะไม่เคยดูอย่างชัดเจนกับวิดีโอดู

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้นเราได้พัฒนาวิธีที่สอง ซึ่งปลอดภัยความคิดเห็นของผู้ใช้ระบบ ( เช่นวิดีโอ Co นาฬิกา )ของออนไลน์ในการตั้งค่า ความคิดเห็นนี้ถูกใช้สำหรับดูแลการเรียนของน้ำหนักที่หัวข้อที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งแตกต่างจากมาตรฐานต่างๆ ร่วมกันวิเคราะห์ วิธีการของเราใช้เวลาในหัวข้อบัญชีหัวข้อมากกว่าวิดีโอเพื่อวิดีโอCO ข้อมูลดู นี้ช่วยแนะนำที่เกี่ยวข้องวีดีโอถ้ามันไม่เคยชัดเจนดูด้วย ดูวิดีโอ