Deep personalization is common alre

Deep personalization is common already in web advertising and is becoming
more widely used in e-commerce now that collaborative filtering recommendation engines are readily available. By utilizing
collaborative filtering’s ability to match the targeted customer’s history with histories of other customers, deep personalization is
able to generate persistent, personalized suggestions or predictions. Deep personalization builds a customer relationship over time,
leveraging the history developed to provide increasingly better recommendations. Unlike notification services that require manual
updating, deep personalization updates the user profile whenever the customer interacts with the merchant. Deep personalization
systems can use user-to-user correlation, attribute-based systems with a learning module to identify user interests, or a combination
of the two.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลึกตั้งอยู่แล้วในเว็บโฆษณา และเป็นขวางใช้ในอีคอมเมิร์ซที่เครื่องยนต์แนะนำกรองร่วมกันมีพร้อม โดยใช้กรองร่วมกันของความสามารถให้ตรงกับประวัติของลูกค้าเป้าหมาย มีลูกค้าอื่น ๆ ตั้งลึกสามารถสร้างคำแนะนำแบบ บุคคลหรือคาดคะเน ลึกส่วนบุคคลสร้างความสัมพันธ์ลูกค้าช่วงเวลาใช้ประวัติพัฒนาเพื่อให้คำแนะนำดีมาก ซึ่งแตกต่างจากบริการการแจ้งเตือน ที่ต้องการด้วยตนเองตั้งลึก ปรับปรุงปรับปรุงส่วนกำหนดค่าผู้ใช้เมื่อลูกค้าโต้ตอบกับผู้ขาย ตั้งลึกระบบสามารถใช้ความสัมพันธ์ของผู้ใช้ผู้ใช้ ใช้แอตทริบิวต์ระบบเรียนรู้โมดูเพื่อระบุผู้ใช้ประโยชน์ หรือชุดสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนบุคคลลึกเป็นเรื่องธรรมดาอยู่แล้วในการโฆษณาเว็บและกำลังเป็นที่
ใช้กันอย่างแพร่หลายใน E-commerce ในขณะนี้ว่าเครื่องมือคำแนะนำการกรองการทำงานร่วมกันที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย โดยใช้
ความสามารถในการทำงานร่วมกันของการกรองเพื่อให้ตรงกับประวัติลูกค้าที่กำหนดเป้าหมายที่มีประวัติของลูกค้ารายอื่น ๆ ส่วนบุคคลลึก
สามารถสร้างถาวรข้อเสนอแนะหรือการคาดการณ์ส่วนบุคคล ส่วนบุคคลลึกสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าในช่วงเวลาที่
ใช้ประโยชน์จากประวัติศาสตร์การพัฒนาเพื่อให้คำแนะนำที่ดีกว่ามากขึ้น แตกต่างจากบริการการแจ้งเตือนว่าจำเป็นต้องมีคู่มือการ
ปรับปรุงส่วนบุคคลลึกการปรับปรุงรายละเอียดของผู้ใช้เมื่อใดก็ตามที่ลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับผู้ประกอบการค้า ส่วนบุคคลลึก
ระบบสามารถใช้ความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้กับผู้ใช้ระบบแอตทริบิวต์ที่ใช้กับโมดูลการเรียนรู้ที่จะระบุความสนใจของผู้ใช้หรือการรวมกัน
ของทั้งสอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนตัวลึกอยู่ทั่วไปแล้วการโฆษณาบนเว็บและเป็น
ใช้อย่างกว้างขวางมากขึ้นในอีคอมเมิร์ซ ตอนนี้กรองร่วมกันแนะนำเครื่องยนต์ พร้อมใช้งาน โดยใช้ความสามารถในการกรอง
ร่วมกันเพื่อให้ตรงกับลูกค้าเป้าหมายของประวัติศาสตร์กับประวัติของลูกค้าอื่น ๆส่วนบุคคลลึก
สามารถสร้างแบบถาวรข้อเสนอแนะหรือการคาดการณ์ส่วนบุคคล ส่วนตัวลึก สร้างสัมพันธภาพกับลูกค้าตลอดเวลา นับเป็นประวัติศาสตร์
พัฒนาข้อเสนอแนะมากขึ้นดีกว่า ซึ่งแตกต่างจากการแจ้งเตือนบริการที่ต้องใช้คู่มือ
การปรับปรุงส่วนบุคคลลึกปรับปรุงโปรไฟล์ผู้ใช้เมื่อใดก็ตามที่ลูกค้าติดต่อกับพ่อค้า ลึกส่วนบุคคล
ผู้ใช้ระบบสามารถใช้ความสัมพันธ์ของผู้ใช้คุณลักษณะที่ใช้ระบบที่มีชุดการเรียนรู้เพื่อระบุความสนใจของผู้ใช้หรือการรวมกัน
ของ 2