The accuracy of two recommendation

The accuracy of two recommendation algorithm are 0.67 and 0.86. High accuracy was based on MapReduce and association rules mining of library personalized recommendation method, the method for advanced users, need a more accurate recommendation. Low accuracy was based on MapReduce and user model clustering of library personalized recommendation method, the method for the general customer, when recommended considers more of the efficiency of the library. The experimental results show that both of the recommended method is suitable for the user groups, based on the user recommend a layered strategy fully consider the characteristics of two different customers. Better library services for different users.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความถูกต้องของคำแนะนำที่สองอัลกอริทึมเป็น 0.67 และ 0.86 ความแม่นยำสูงตามกฎสมาคมและ MapReduce เหมืองของไลบรารีส่วนบุคคลแนะนำวิธี วิธีการสำหรับผู้ใช้ ขั้นสูงต้องการคำแนะนำที่ถูกต้องมากขึ้น แม่นตาม MapReduce และผู้ใช้แบบคลัสเตอร์ของไลบรารีส่วนบุคคลแนะนำวิธี พิจารณาวิธีการสำหรับลูกค้าทั่วไป เมื่อแนะนำเพิ่มเติมประสิทธิภาพของไลบรารี แสดงผลการทดลองทั้งวิธีแนะนำว่าเหมาะสำหรับกลุ่มผู้ใช้ อิงผู้ใช้แนะนำกลยุทธ์ชั้นพิจารณาลักษณะของลูกค้าที่แตกต่างกันสองอย่าง บริการห้องสมุดที่ดีสำหรับผู้ใช้อื่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความถูกต้องของขั้นตอนวิธีการให้คำแนะนำทั้งสองเป็น 0.67 และ 0.86 มีความแม่นยำสูงอยู่บนพื้นฐานของ MapReduce และสมาคมกฎการทำเหมืองแร่ของห้องสมุดส่วนบุคคลวิธีการแนะนำวิธีการสำหรับผู้ใช้ขั้นสูงต้องเป็นคำแนะนำที่ถูกต้องมากขึ้น ความแม่นยำต่ำก็ขึ้นอยู่กับ MapReduce และรูปแบบการใช้การจัดกลุ่มของห้องสมุดส่วนบุคคลวิธีการแนะนำวิธีการสำหรับลูกค้าทั่วไปเมื่อแนะนำให้พิจารณามากขึ้นของประสิทธิภาพของห้องสมุด ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าทั้งสองวิธีที่แนะนำเหมาะสำหรับกลุ่มผู้ใช้ที่อยู่บนพื้นฐานของการใช้แนะนำกลยุทธ์ชั้นอย่างเต็มที่พิจารณาลักษณะของสองลูกค้าที่แตกต่างกัน บริการห้องสมุดที่ดีกว่าสำหรับผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน