[5] expanded this work byconsiderin

[5] expanded this work by
considering the popularity of items and also personalizing the
item selection for each individual user. Boutilier et al. [21]
applies the metric of expected value of utility to find the
most informative item for query, which is to find the item that
leads to the most significant change in the highest expected
ratings. Jin and Si

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

[5] ขยายงานนี้ด้วยพิจารณาความนิยมของสินค้า และยัง ส่วนบุคคลเลือกสินค้าสำหรับแต่ละผู้ใช้ Boutilier et al. [21]ใช้การวัดมูลค่าที่คาดไว้ของโปรแกรมอรรถประโยชน์ในการค้นหาสินค้ามากที่สุดข้อมูลสำหรับแบบสอบถาม ซึ่งจะค้นหาสินค้าที่คาดว่าจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสุดการจัดอันดับ จินและศรี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

[5] ขยายงานนี้โดยพิจารณาจากความนิยมของรายการและยังมีการปรับการเลือกรายการสำหรับผู้ใช้แต่ละคน Boutilier et al, [21] ใช้ตัวชี้วัดของมูลค่าที่คาดหวังของยูทิลิตี้ที่จะหารายการข้อมูลมากที่สุดสำหรับการค้นหาซึ่งคือการหารายการที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในการที่คาดว่าจะสูงที่สุดในการจัดอันดับ จินและศรี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

[ 5 ] การขยายงานโดย
พิจารณาความนิยมของรายการและยังปรับการ
รายการสำหรับแต่ละผู้ใช้แต่ละ . boutilier et al . [ 21 ]
ใช้ระบบเมตริกของค่าคาดหวังของยูทิลิตี้การค้นหาข้อมูลมากที่สุด
รายการสอบถาม ซึ่งจะหาสินค้าที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุด

ในอันดับสูงสุดที่คาดหวัง จิน และ ซี