Manouselis and Costopoulou [49] als

Manouselis and Costopoulou [49] also propose three different algorithms to
compute similarities between users in multi-criteria rating settings: similarity-perpriority, similarity-per-evaluation, and similarity-per-partial-utility. The similarityper-priority algorithm computes the similarities between users based on importance
weights wc(u) of user u for each criterion c (rather than ratings R(u, i)). In this
way, it creates a neighborhood of users that have the same expressed preferences
with the target user. Then, it tries to predict the overall utility of an item for this
user, based on the total utilities of the users in the neighborhood. In addition, the
similarity-per-evaluation and similarity-per-partial-utility algorithms create separate
neighborhoods for the target user for each criterion, i.e., they calculate the similarity
with other users per individual criterion, and then predict the rating that the target
user would provide upon each individual criterion. The similarity-per-evaluation algorithm calculates the similarity based on the non-weighted ratings that the users
provide on each criterion. The similarity-per-partial-utility algorithm calculates the
similarity based on the weighted (using wc(u) of each user u) ratings that the users
provide on each criterion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Manouselis และ Costopoulou [49] ยังเสนอ 3 อัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อคำนวณความคล้ายคลึงระหว่างผู้ใช้ในการตั้งค่าการจัดอันดับหลายเงื่อนไข: perpriority คล้าย คล้ายต่อประเมิน และความคล้ายคลึงกันต่อบางส่วนอรรถประโยชน์ อัลกอริทึมความสำคัญ similarityper คำนวณความคล้ายคลึงระหว่างผู้ใช้ตามความสำคัญน้ำหนัก wc(u) u ผู้ใช้สำหรับแต่ละเงื่อนไข c (นอกจากการจัดอันดับ R(u, i)) ในที่นี้วิธี สร้างย่านของผู้ใช้ที่มีลักษณะแสดงเดียวกันมีผู้ใช้เป้าหมาย จากนั้น พยายามทำนายอรรถประโยชน์โดยรวมของสินค้านี้ผู้ใช้ ขึ้นอยู่กับอรรถประโยชน์รวมของผู้ใช้ในพื้นที่ใกล้เคียง แห่งอัลกอริทึมคล้ายต่อการประเมิน และความคล้ายคลึงกันต่อบางส่วนอรรถประโยชน์สร้างแยกต่างหากละแวกใกล้เคียงสำหรับผู้ใช้เป้าหมายสำหรับแต่ละเงื่อนไข เช่น พวกเขาคำนวณความคล้ายกันกันต่อแต่ละเกณฑ์ แล้ว ทายอันดับที่เป้าหมายผู้ใช้จะให้ตามเกณฑ์แต่ละแต่ละ อัลกอริทึมคล้ายต่อประเมินคำนวณความคล้ายคลึงกันตามการจัดอันดับไม่ได้ถ่วงน้ำหนักที่ผู้ใช้ให้ในแต่ละเกณฑ์ อัลกอริทึมคล้ายต่อบางส่วนโปรแกรมคำนวณการความคล้ายคลึงกันโดยใช้การถ่วงน้ำหนัก (ใช้ wc(u) ของแต่ละผู้ใช้ u) อันดับที่ผู้ใช้ให้ในแต่ละเกณฑ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Manouselis และ Costopoulou [49] นอกจากนี้ยังนำเสนอสามขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันในการ
คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้ในหลายเกณฑ์การตั้งค่าคะแนน: คล้ายคลึงกัน-perpriority คล้ายคลึงกันต่อการประเมินผลและความคล้ายคลึงกันต่อบางส่วนยูทิลิตี้ อัลกอริทึมที่มีความสำคัญ similarityper คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้ตามความสำคัญ
wc น้ำหนัก (มึง) ของผู้ใช้ยูสำหรับแต่ละเกณฑ์ค (มากกว่าการให้คะแนนของ R (มึงฉัน)) ในการนี้
ทางจะสร้างพื้นที่ใกล้เคียงของผู้ใช้ที่มีการตั้งค่าการแสดงเดียวกัน
กับผู้ใช้เป้าหมาย จากนั้นก็พยายามที่จะคาดการณ์ยูทิลิตี้โดยรวมของรายการนี้สำหรับ
ผู้ใช้บนพื้นฐานของสาธารณูปโภครวมของผู้ใช้ในพื้นที่ใกล้เคียง นอกจากนี้ยังมี
ความคล้ายคลึงกันต่อการประเมินผลและขั้นตอนวิธีการคล้ายคลึงกันต่อบางส่วนสาธารณูปโภคสร้างแยกต่างหาก
ละแวกใกล้เคียงสำหรับผู้ใช้เป้าหมายสำหรับแต่ละเกณฑ์คือพวกเขาคำนวณความคล้ายคลึงกัน
กับผู้อื่นต่อเกณฑ์ของแต่ละบุคคลและจากนั้นคาดการณ์คะแนนที่เป้าหมาย
ผู้ใช้จะให้ในแต่ละเกณฑ์ของแต่ละบุคคล ขั้นตอนวิธีการคล้ายคลึงกันต่อการประเมินผลการคำนวณความคล้ายคลึงกันจากการให้คะแนนที่ไม่ถ่วงน้ำหนักที่ผู้ใช้
ให้เกณฑ์แต่ละ ความคล้ายคลึงกันต่อบางส่วนสาธารณูปโภคขั้นตอนวิธีการคำนวณ
ความคล้ายคลึงกันขึ้นอยู่กับน้ำหนัก (โดยใช้ห้องสุขา (U) ของผู้ใช้แต่ละท่าน) การจัดอันดับที่ผู้ใช้
ให้เกณฑ์แต่ละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

manouselis costopoulou [ 49 ] และยังเสนอสามขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน

ค่าความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้หลายเกณฑ์การประเมินการ perpriority ความเหมือนความเหมือน , ต่อการประเมิน และความคล้ายคลึงต่อสาธารณูปโภคบางส่วน อันดับที่ similarityper ขั้นตอนวิธีคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้ตามความสำคัญ
น้ำหนักสุขา ( U ) ของผู้ใช้แต่ละเกณฑ์ U C ( มากกว่าการจัดอันดับ R ( U ,ฉัน ) ) ในวิธีนี้
, สร้างชุมชนของผู้ใช้ที่มีเดียวกันแสดงความชอบ
กับผู้ใช้เป้าหมาย จากนั้นก็พยายามที่จะทำนายโดยโปรแกรมอรรถประโยชน์ของสินค้าสำหรับผู้ใช้นี้
ตามสาธารณูปโภคทั้งหมดของผู้ใช้ในบ้าน นอกจากนี้ การประเมินและความคล้ายความเหมือนต่อ

ต่อขั้นตอนวิธีสาธารณูปโภคบางส่วนสร้างแยกต่างหากย่านสำหรับผู้ใช้เป้าหมายสำหรับแต่ละเกณฑ์คือพวกเขาการคำนวณความคล้าย
กับผู้ใช้อื่น ๆต่อเกณฑ์บุคคล และคาดการณ์คะแนนที่ผู้ใช้เป้าหมาย
จะให้ตามเกณฑ์ของแต่ละบุคคล ความเหมือนต่อขั้นตอนวิธีคำนวณบนพื้นฐานของการประเมินความเหมือนไม่ถ่วงน้ำหนักคะแนนที่ผู้ใช้
ให้ในแต่ละเกณฑ์ความเหมือนต่อขั้นตอนวิธีสาธารณูปโภคบางส่วนคำนวณ
ความเหมือนขึ้นอยู่กับน้ำหนัก ( ใช้สุขา ( U ) ของผู้ใช้แต่ละ U ) จัดอันดับว่าให้แต่ละผู้ใช้

เป็นเกณฑ์