Predicting relative preferences. An

Predicting relative preferences. An alternative way to define the multi-criteria
recommendation problem could be formulated as predicting the relative preferences
of users, as opposed to the absolute rating values. There has been some work on
constructing the correct relative order of items using ordering-based techniques. For
example, Freund et al. [25] developed the RankBoost algorithm based on the wellknown AdaBoost method and, in multi-criteria settings, such algorithms could be
adopted to aggregate different relative orders obtained from different rating criteria
for a particular user. In particular, this is an approach taken by the DIVA system
[59, 60].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คาดการณ์ลักษณะสัมพัทธ์ ทางเลือกเพื่อ define หลายเงื่อนไขปัญหาคำแนะนำอาจจะถูกกำหนดเป็นการคาดการณ์ลักษณะสัมพัทธ์ของผู้ใช้ ตรงข้ามกับค่าคะแนนเต็ม มีงานบางส่วนในสร้างลำดับญาติถูกต้องของรายการที่ใช้เทคนิคการเรียงลำดับตาม สำหรับตัวอย่าง Freund al. ร้อยเอ็ด [25] พัฒนาอัลกอริทึม RankBoost อุดรธานี AdaBoost วิธีใช้ และ ในการตั้งค่าเงื่อนไขหลาย อัลกอริทึมดังกล่าวอาจนำไปรวมญาติสั่งต่าง ๆ ได้จากเกณฑ์การประเมินแตกต่างกันสำหรับผู้ใช้เฉพาะ โดยเฉพาะ เป็นวิธีการนำระบบ DIVA[59, 60]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์การตั้งค่าของญาติ ทางเลือกที่จะสายตะวันออกเฉียงเหนือเกณฑ์หลาย
ปัญหาข้อเสนอแนะที่อาจจะเป็นสูตรการทำนายการตั้งค่าของญาติ
ของผู้ใช้เมื่อเทียบกับค่าคะแนนแน่นอน มีการทำงานในบางส่วน
สร้างลำดับญาติที่ถูกต้องของรายการโดยใช้เทคนิคการสั่งซื้อตาม สำหรับ
ตัวอย่างเช่น Freund et al, [25] การพัฒนาอัลกอริทึม RankBoost ตามวิธี AdaBoost รู้จักและในการตั้งค่าหลายหลักเกณฑ์ขั้นตอนวิธีการดังกล่าวอาจจะ
นำไปใช้เพื่อการสั่งซื้อรวมญาติที่แตกต่างกันได้รับจากการให้คะแนนตามเกณฑ์ที่แตกต่างกัน
โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนี้เป็นวิธีการดำเนินการโดยระบบ DIVA
[59, 60]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทำนายลักษณะสัมพัทธ์ ทางเลือก เดอ จึงต้องเกณฑ์
แนะนำหลายปัญหาอาจจะมีสูตรที่ทำนายลักษณะสัมพัทธ์
ของผู้ใช้ ซึ่งแน่นอน การประเมินค่า มีงาน
สร้างสั่งญาติที่ถูกต้องของรายการการสั่งตามเทคนิค สำหรับ
ตัวอย่าง Freund et al .[ 25 ] พัฒนา rankboost ขั้นตอนวิธีตาม wellknown adaboost วิธีการและเกณฑ์การตั้งค่าหลายขั้นตอนวิธีดังกล่าวอาจใช้คำสั่งแตกต่างกัน
รวมญาติได้จากเกณฑ์การประเมินแตกต่างกัน
สำหรับผู้ใช้โดยเฉพาะ โดยเฉพาะ นี้เป็นวิธีการถ่ายโดยระบบ
Diva [ 59 , 60 ] .