Recommender systems include process

Recommender systems include processes that are conducted largely by hand, such as manually creating cross-sell lists, and actions
that are performed largely by computer, such as collaborative filtering. We will refer to the latter as automatic recommender
systems. Automatic recommender systems are specialized data mining systems that have been optimized for interaction with
consumers rather than marketers. They have been explicitly designed to take advantage of the real-time personalization
opportunities of interactive e-commerce. Accordingly, the algorithms focus more on real-time and just-in-time learning than on
model-building and execution. We study both manual and automatic recommender systems since each offers many interesting ideas
about the presentation of recommendations to consumers. This paper serves as an introduction to the elements of recommender
systems and their application to e-commerce.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้แนะนำระบบรวมถึงกระบวนการที่ดำเนินไป โดยมือ เช่นการสร้างรายการขายข้าม และการดำเนินการด้วยตนเองที่ดำเนินการส่วนใหญ่ โดยคอมพิวเตอร์ เช่นกรองร่วมกัน เราจะอ้างอิงถึงหลังเป็นผู้แนะนำโดยอัตโนมัติระบบ ระบบผู้แนะนำโดยอัตโนมัติมีระบบเหมืองข้อมูลเฉพาะที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการโต้ตอบกับผู้บริโภคนักการตลาด พวกเขาได้อย่างชัดเจนรับประโยชน์ส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์โอกาสของการโต้ตอบอีคอมเมิร์ซ ตาม อัลกอริทึมเน้นมากขึ้นเพียงในเวลาแบบเรียลไทม์ และเรียนรู้มากกว่าในสร้างแบบจำลองและการดำเนินการ เราเรียนทั้งผู้แนะนำตนเอง และอัตโนมัติระบบเนื่องจากแต่ละแห่งมีความคิดน่าสนใจมากเกี่ยวกับการนำเสนอคำแนะนำผู้บริโภค เอกสารนี้ทำหน้าที่เป็นบทนำองค์ประกอบของผู้แนะนำระบบและโปรแกรมประยุกต์อีคอมเมิร์ซของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบ Recommender รวมถึงกระบวนการที่จะดำเนินการส่วนใหญ่ด้วยมือด้วยตนเองเช่นการสร้างรายการข้ามขายและการกระทำ
ที่ดำเนินการโดยส่วนใหญ่คอมพิวเตอร์เช่นการกรองการทำงานร่วมกัน เราจะอ้างถึงหลังเป็นผู้แนะนำอัตโนมัติ
ระบบ ระบบ recommender อัตโนมัติเป็นระบบการทำเหมืองข้อมูลพิเศษที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับการมีปฏิสัมพันธ์กับ
ผู้บริโภคมากกว่าที่นักการตลาด พวกเขาได้รับการออกแบบอย่างชัดเจนเพื่อใช้ประโยชน์จากเวลาจริงส่วนบุคคล
โอกาสของการโต้ตอบ E-commerce ดังนั้นขั้นตอนวิธีการมุ่งเน้นที่เรียลไทม์และเพียงแค่ในเวลาเรียนรู้มากกว่า
การสร้างแบบจำลองและการดำเนินการ เราศึกษาทั้งคู่มือและอัตโนมัติระบบ recommender เนื่องจากแต่ละมีความคิดที่น่าสนใจมากมาย
เกี่ยวกับการนำเสนอของคำแนะนำให้กับผู้บริโภค กระดาษนี้ทำหน้าที่เป็นเบื้องต้นเกี่ยวกับองค์ประกอบของผู้แนะนำ
ระบบและการประยุกต์ใช้ของพวกเขาเพื่ออีคอมเมิร์ซ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แนะนำระบบรวมถึงกระบวนการที่ดำเนินการส่วนใหญ่โดยมือ เช่น ตนเองสร้างข้ามขายรายการและการกระทำ
ที่ดำเนินการส่วนใหญ่โดยคอมพิวเตอร์ เช่น แบบกรอง เราจะดูที่หลังเป็นระบบแนะนำ
อัตโนมัติ ระบบแนะนำอัตโนมัติเป็นผู้เชี่ยวชาญการทำเหมืองข้อมูลระบบที่เหมาะสำหรับการมีปฏิสัมพันธ์กับ
ผู้บริโภคมากกว่านักการตลาด พวกเขาได้รับการออกแบบอย่างชัดเจนที่จะใช้ประโยชน์จากเวลาจริงโอกาสส่วนบุคคล
ของพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์แบบ ตามขั้นตอนวิธีการโฟกัสเพิ่มเติมในเวลาจริงและเวลาในการเรียนรู้มากกว่า
สร้างโมเดลและการดําเนินการ เราศึกษาคู่มือและระบบแนะนำอัตโนมัติเนื่องจากแต่ละมีหลายความคิดที่น่าสนใจ
เกี่ยวกับการนำเสนอข้อเสนอแนะของผู้บริโภค บทความนี้เป็นการแนะนำองค์ประกอบของระบบแนะนำ

และการประยุกต์ในอีคอมเมิร์ซ