combination, similarity and neighbo

combination, similarity and neighborhood formation and component combination
in weighted hybrid systems. We also referred to some current software tools which
can be used to fit these functions to data (see also [29, 25]) when we are trying to
find weights, similarity or the parameters used that best model the dataset.
The research in aggregation functions is extensive with a number of important
results, some of which have been explored with the application to recommender
systems in mind. As only an introduction has been provided here, we recommend
the recent books listed under Further Reading which provide details of many aggregation methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชุด กำเนิดมิใช่น้อยและพื้นที่ใกล้เคียง และรวมส่วนประกอบในระบบไฮบริดที่ถ่วงน้ำหนัก นอกจากนี้เรายังอ้างอิงถึงปัจจุบันบางซอฟต์แวร์เครื่องมือที่สามารถใช้การ fit ฟังก์ชันเหล่านี้ข้อมูล (ดู [29, 25]) เมื่อเราพยายามที่จะfind น้ำหนัก ความคล้ายคลึงกัน หรือพารามิเตอร์ที่ใช้ว่า ส่วนรูปแบบชุดข้อมูลการวิจัยในฟังก์ชันการรวมจะกว้างขวาง มีความสำคัญผล ซึ่งมีอุดม ด้วยแอพลิเคชันผู้แนะนำระบบในจิตใจ จัดไว้เฉพาะแนะนำที่นี่ แนะนำล่าสุดหนังสือแสดงใต้อ่านเพิ่มเติมซึ่งให้รายละเอียดของวิธีการรวมหลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รวมกันคล้ายคลึงกันและการก่อตัวและพื้นที่ใกล้เคียงรวมกันส่วนประกอบ
ในระบบการถ่วงน้ำหนักไฮบริด นอกจากนี้เรายังจะเรียกว่าบางเครื่องมือซอฟต์แวร์ในปัจจุบันซึ่ง
สามารถใช้ในการ fi เสื้อฟังก์ชั่นเหล่านี้เพื่อให้ข้อมูล (เห็น [29, 25]) เมื่อเรากำลังพยายามที่จะ
ไฟครั้งน้ำหนักคล้ายคลึงกันหรือพารามิเตอร์ที่ใช้ว่ารูปแบบที่ดีที่สุดชุด.
การวิจัยในการรวมตัว ฟังก์ชั่นเป็นที่กว้างขวางที่มีจำนวนของที่สำคัญ
ผลการบางส่วนที่ได้รับการสำรวจที่มีการประยุกต์ใช้ในการ recommender
ระบบในใจ ในฐานะที่เป็นเพียงการแนะนำที่ได้รับการให้ที่นี่เราขอแนะนำ
หนังสือที่ผ่านมาอยู่ภายใต้การอ่านเพิ่มเติมที่ให้รายละเอียดของวิธีการรวมหลาย ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การก่อตัวและองค์ประกอบความเหมือนและเพื่อนบ้านรวมกัน
ในระบบไฮบริดแบบ . เรายังเรียกเครื่องมือบางอย่างในปัจจุบัน ซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้ในการถ่ายทอด
t ฟังก์ชันเหล่านี้กับข้อมูล ( ดู 29 [ 25 ] ) เมื่อเราพยายามที่จะ
จึง ND ยกน้ำหนัก ความเหมือนหรือค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดแบบจำลองข้อมูล .
การวิจัยในฟังก์ชันการรวมจะครอบคลุมกับจำนวนที่สำคัญ
ผลบางส่วนที่ได้รับการสำรวจด้วยการแนะนำระบบ
ในใจ เป็นเพียงเบื้องต้นได้ให้ไว้ที่นี่ เราแนะนำ
ล่าสุดหนังสืออ่านเพิ่มเติมอยู่ในที่ให้รายละเอียดของวิธีการมากมาย
.