Context-Aware Recommender Systems (

Context-Aware Recommender Systems (CARSs) are a special type of RS that takes users’ contextual knowledge into account when providing recommendations. Early CARS designed for mobile devices mostly rely on the user’s location to determine the appropriateness of POIs to be provided to the customers, see for example [1,19,34,56,69,73]. However more advanced solutions are capable of taking advantage of customer’s previous choices information by means of content-based
filtering [39,65,77] or exploiting knowledge about other customers with similar interests by means of collaborative filtering

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบผู้แนะนำตามบริบท (CARSs) เป็นชนิดพิเศษของ RS ที่คำนึงถึงความรู้ตามบริบทของผู้ใช้เมื่อให้คำแนะนำ ก่อนรถออกแบบมาสำหรับโทรศัพท์มือถือส่วนใหญ่ใช้สถานของผู้ใช้เพื่อกำหนดความของ POIs ให้แก่ลูกค้า ดูตัวอย่าง [1,19,34,56,69,73] อย่างไรก็ตาม โซลูชั่นขั้นสูงมีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางเลือกของลูกค้าก่อนหน้านี้โดยใช้เนื้อหากรอง [39,65,77] หรือ exploiting ความรู้เกี่ยวกับลูกค้ารายอื่นมีความสนใจคล้ายกัน โดยการกรองทำงานร่วมกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Context-Aware ผู้แนะนำระบบ (Carss) เป็นชนิดพิเศษของอาร์เอสที่จะนำความรู้บริบทของผู้ใช้เข้าบัญชีเมื่อให้คำแนะนำ ในช่วงต้น CARS ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์มือถือส่วนใหญ่พึ่งพาตำแหน่งของผู้ใช้เพื่อตรวจสอบความเหมาะสมของจุดที่น่าสนใจที่จะให้กับลูกค้า, ดูตัวอย่าง [1,19,34,56,69,73] อย่างไรก็ตามการแก้ปัญหาที่สูงขึ้นมีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลก่อนหน้านี้ตัวเลือกของลูกค้าโดยวิธีการของเนื้อหาตาม
กรอง [39,65,77] หรือการใช้ประโยชน์จากความรู้เกี่ยวกับลูกค้ารายอื่น ๆ ที่มีความสนใจคล้ายกันโดยใช้วิธีการกรองการทำงานร่วมกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนะนำระบบตระหนักถึงบริบท ( carss ) เป็นชนิดพิเศษของ RS ที่ใช้เวลาของผู้ใช้ความรู้เชิงบริบทเข้าบัญชีเมื่อมีการให้ข้อเสนอแนะ ก่อนรถที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์มือถือส่วนใหญ่อาศัยในสถานที่ของผู้ใช้เพื่อตรวจสอบความเหมาะสมของนำทางให้แก่ลูกค้าได้ดูตัวอย่าง [ 1,19,34,56,69,73 ]อย่างไรก็ตาม โซลูชั่นที่ทันสมัยมากขึ้น มีความสามารถในการใช้ประโยชน์จากลูกค้าก่อนหน้านี้เลือกข้อมูลโดยวิธีการของการกรองเนื้อหา
[ 39,65,77 ] หรือใช้ประโยชน์จากความรู้เกี่ยวกับลูกค้าอื่น ๆที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน โดยวิธีการกรองแบบผลประโยชน์