content attributes [7]. Numerous tr

content attributes [7]. Numerous traditional recommender systems that em-
ploy content-based, knowledge-based, or hybrid approaches in combination with
some multi-attribute preference modeling of users can be found in this category.
Several scoring or utility functions have been developed and used to rank the
candidate items based on users’ content-based preferences, including information
retrieval-based and model-based techniques, such as Bayesian classifiers and various machine learning techniques [4]. More details on these techniques are discussed
in other chapters 3.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื้อหาคุณลักษณะ [7] ระบบผู้แนะนำแบบดั้งเดิมมากมายเอมที่ -แนวพลอย ตามเนื้อหา ความรู้ หรือผสมร่วมกับบางโมเดลตั้งค่าแอททริบิวต์แบบหลายผู้ใช้ที่สามารถพบได้ในหมวดหมู่นี้ฟังก์ชันให้คะแนน หรือยูทิลิตี้ต่าง ๆ ได้พัฒนา และใช้ลำดับการสินค้าผู้ตามผู้ตามเนื้อหาที่กำหนดลักษณะ รวมข้อมูลตามรูปแบบ และเรียกตามเทคนิค classifiers ทฤษฎีและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องต่าง ๆ [4] รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคเหล่านี้จะกล่าวถึงในบทที่อื่น ๆ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณลักษณะเนื้อหา [7] หลายระบบ recommender แบบดั้งเดิมที่ em-
วิธีการเนื้อหาที่ใช้ฐานความรู้หรือไฮบริดแนวทางในการรวมกันกับ
การสร้างแบบจำลองการตั้งค่าบางอย่างที่หลายแอตทริบิวต์ของผู้ใช้สามารถพบได้ในหมวดหมู่นี้.
คะแนนหลายฟังก์ชั่นหรือยูทิลิตี้ได้รับการพัฒนาและนำมาใช้ในการจัดอันดับ
รายการผู้สมัครขึ้นอยู่กับผู้ใช้ตั้งค่าเนื้อหาตามรวมทั้งข้อมูล
การเรียกใช้และเทคนิคแบบที่ใช้เช่นคชกรรม ERS จัดประเภทและเครื่องจักรต่างๆเทคนิคการเรียนรู้ [4] รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคเหล่านี้จะกล่าวถึง
ในบทอื่น ๆ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื้อหาคุณลักษณะ [ 7 ] หลายแบบดั้งเดิม แนะนำระบบที่เอ็ม -
พลอยเนื้อหา , ฐานความรู้ , หรือวิธีไฮบริดในการตั้งค่าของผู้ใช้ปริญญา
บางแบบสามารถพบได้ในหมวดหมู่นี้
หลายคะแนนหรือฟังก์ชันอรรถประโยชน์ได้รับการพัฒนาและใช้ในการจัดอันดับ
ผู้สมัครรายการตามความชอบของผู้ใช้เนื้อหารวมถึงข้อมูล
ที่ใช้สำหรับสืบค้นและเทคนิค เช่น ระบบ ERS จึง classi เครื่องต่าง ๆและเรียนรู้เทคนิค [ 4 ] รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคเหล่านี้จะกล่าวถึงในบทอื่น ๆ

3