PROFILE LEARNER – This module colle

PROFILE LEARNER – This module collects data representative of the user preferences and tries to generalize this data, in order to construct the user profile. Usually, the generalization strategy is realized through machine learning techniques
[61], which are able to infer a model of user interests starting from items liked or
disliked in the past. For instance, the PROFILE LEARNER of a Web page recommender can implement a relevance feedback method [75] in which the learning
technique combines vectors of positive and negative examples into a prototype
vector representing the user profile. Training examples are Web pages on which
a positive or negative feedback has been provided by the user;

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประวัติผู้เรียน – โมดูลนี้รวบรวมตัวแทนของการกำหนดลักษณะผู้ใช้ข้อมูล และพยายามที่จะเมข้อมูล การสร้าง profile ผู้ใช้ โดยปกติ การรับรู้กลยุทธ์ generalization ผ่านเครื่องเรียนรู้เทคนิค[61], ซึ่งจะสามารถเข้าใจแบบผู้สนใจเริ่มต้นจากรายการที่ชอบ หรือdisliked ในอดีต ตัวอย่าง เรียนโพรไฟล์ของผู้แนะนำเว็บที่สามารถใช้วิธีเกี่ยวผลป้อนกลับ [75] ซึ่งการเรียนรู้เทคนิครวมเวกเตอร์ของตัวอย่างการบวก และลบเป็นต้นแบบเวกเตอร์ที่แทน profile ผู้ใช้ ฝึกอบรมอย่างหน้าเว็บที่มีการให้คำติชมเป็นบวก หรือลบ โดยผู้ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประวัติผู้เรียน - โมดูลนี้จะเก็บรวบรวมข้อมูลที่เป็นตัวแทนของการตั้งค่าของผู้ใช้และพยายามที่จะพูดคุยข้อมูลนี้เพื่อสร้างผู้ใช้โปรไฟ le โดยปกติแล้วกลยุทธ์ทั่วไปจะรู้โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เครื่อง
[61] ซึ่งสามารถที่จะสรุปรูปแบบของความสนใจของผู้ใช้ที่เริ่มต้นจากรายการที่ชอบหรือ
ไม่ชอบในอดีตที่ผ่านมา ยกตัวอย่างเช่นผู้เรียนรายละเอียดของผู้แนะนำเว็บเพจสามารถใช้วิธีการข้อเสนอแนะความ [75] ซึ่งในการเรียนรู้
เทคนิคการรวมเวกเตอร์ตัวอย่างบวกและลบเป็นต้นแบบ
เวกเตอร์ที่เป็นตัวแทนของผู้ใช้โปรไฟ le ตัวอย่างการฝึกอบรมเป็นหน้าเว็บที่
ตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบได้รับการให้บริการโดยผู้ใช้;

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โปรไฟล์ของผู้เรียนและโมดูลนี้รวบรวมข้อมูลตัวแทนของผู้ใช้การตั้งค่าและพยายามที่จะหาข้อมูลนี้เพื่อที่จะสร้างผู้ใช้ Pro จึงเลอ . โดยปกติ การกลยุทธ์เป็นตระหนักผ่านเครื่องเรียนรู้เทคนิค
[ 61 ] ซึ่งสามารถสรุปรูปแบบของผลประโยชน์ของผู้ใช้ โดยเริ่มจากรายการที่ชอบหรือ
ชอบในอดีต สำหรับอินสแตนซ์โปรไฟล์ของหน้าเว็บแนะนำผู้เรียนสามารถใช้วิธี [ 75 ] The ความคิดเห็นโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้
รวมเวกเตอร์ตัวอย่างบวกและลบในต้นแบบ
เวกเตอร์แทนผู้ใช้ Pro จึงเลอ . ตัวอย่างการฝึกอบรมเป็นหน้าเว็บที่
ความคิดเห็นบวกหรือลบได้โดยผู้ใช้ ;