Cross-sell [73] uses pairwise condi

Cross-sell [73] uses pairwise conditional probabilities with the
na¨ıve Bayes assumption to do recommendation in unary e-commerce
domains. Based on user purchase histories, the algorithm estimates
P(a|b) (the probability that a user purchases a given that they have
purchased b) for each pair of items a, b. The user’s currently-viewed item
or shopping basket is combined with these pairwise probabilities to rec-
ommend items optimizing the expected value of site-defined objective
functions (such as profit or sales lift).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขาย [73] ใช้แพร์ไวส์น่าจะมีเงื่อนไขกับการna¨ıve ชัญ Bayes ทำคำแนะนำในตัว e-commerceโดเมน อัลกอริทึมตามประวัติการซื้อผู้ใช้ ประเมินP(a|b) (ความน่าเป็นที่ผู้ซื้อระบุว่าพวกเขามีซื้อ b) สำหรับแต่ละคู่ของสินค้า a, b ผู้ใช้ในขณะนี้ดูสินค้าหรือตะกร้าพร้อมกับเหล่านี้น่าจะแพร์ไวส์ rec-ommend รายการปรับมูลค่าคาดไว้ของเว็บไซต์ที่มีกำหนดวัตถุประสงค์ฟังก์ชั่น (เช่นกำไรหรือยอดขายลิฟต์)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้ามขาย [73] การใช้ความน่าจะเป็นเงื่อนไขคู่กับ
สมมติฐานเบส์ไร้เดียงสาที่จะทำข้อเสนอแนะใน E-commerce เอก
โดเมน ขึ้นอยู่กับประวัติการซื้อของผู้ใช้ขั้นตอนวิธีการประมาณการ
P (A | b) (น่าจะเป็นที่ผู้ใช้ซื้อระบุว่าพวกเขาได้
ซื้อข) สำหรับคู่ของรายการ A, B แต่ละ รายการปัจจุบันมองของผู้ใช้
หรือตะกร้าจะถูกรวมกับความน่าจะเป็นคู่เหล่านี้เพื่อแนะ
นําให้รายการเพิ่มประสิทธิภาพค่าที่คาดหวังของวัตถุประสงค์เว็บไซต์ที่กำหนด
ฟังก์ชั่น (เช่นกำไรหรือการขายลิฟท์)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้ามขาย [ 73 ] ใช้คู่กับเงื่อนไขความน่าจะเป็นนา¨ıได้ Bayes อัสสัมชัญทำข้อเสนอแนะในเอกอี - คอมเมิร์ซโดเมน ขึ้นอยู่กับผู้ใช้ซื้อประวัติศาสตร์ ขั้นตอนวิธีการ ประเมินP ( | B ) ( โอกาสที่จะซื้อที่ผู้ใช้ที่ระบุว่าพวกเขามีซื้อ B ) สำหรับแต่ละคู่ของรายการ บี ผู้ใช้กำลังดูรายการหรือตะกร้าพร้อมกับความน่าจะเป็นเหล่านี้สันทนาการ - ตอนommend รายการการเพิ่มค่าคาดหวังของเว็บไซต์ที่กำหนดวัตถุประสงค์ฟังก์ชั่น ( เช่น กำไร หรือ ขายยก )