In Eqn.(3), the probability for a g

In Eqn.(3), the probability for a group member ui 2 Gn to be selected as a representative is proportional to his personal impact. Otherwise, a user has zero probability to be a representative if he does not belong to the group. Following this definition, Eqn. (2) in E-AT model assumes that group members have the same personal impact, i.e., Pr(rn = uijGn)  1=jGnj, which is a strong assumption. Next, we introduce the personal impact topic (PIT) model and develop techniques to learn personal impacts from group item selection dataset.

결과 (한국어) 1:

Eqn.(3)에서 그룹 회원 ui 2에 대 한 확률 Gn 대표자로 선정 될 그의 개인 영향에 비례입니다. 그렇지 않으면, 사용자는 그 그룹에 속해 있지 않으면 대표 될 확률이 0 있습니다. 이 정의 따라 Eqn. (2) E-AT 모델에 있다고 가정 합니다 그룹 구성원 같은 개인 영향, 즉, Pr(rn = uijGn) 1 = jGnj, 강한 가정입니다. 다음으로, 우리 개인 영향 항목 (구 덩이) 모델을 소개 하 고 그룹 항목 선택 집합에서 개인적인 영향 배울 기술을 개발.

결과 (한국어) 2:

담당자가 자신의 개인 충격에 비례는 식으로한다. (3), 그룹 멤버에 대한 UI 2 내지 Gn 확률이 선택된다. 그렇지 않으면, 사용자는 자신이 그룹에 속하지 않는 경우 대표 제로 확률을 갖는다. 이 정의는 식에 따라. (2) E-AT 모델에 그룹 구성원, 즉, (RN = uijGn) 잠을 같은 개인 영향을 미칠 것으로 가정? 1 = 강한 가정이다 jGnj. 다음으로, 우리는 개인에 미치는 영향 항목 (PIT) 모델을 소개하고 그룹 항목 선택 데이터 세트에서 개인 영향을 배우고 기술을 개발한다.

결과 (한국어) 3:

지금 공식 (3) 한 팀 확률이 ui 2 지앤의류 뽑혔다 대표 그의 개인 영향을 정비례한다.그렇지 않으면, 사용자 대표 제로 가능성이 있다면, 그는 결코 모두 한 팀.이 정의 프로그램.(2) 가 그룹 구성원 e at 곡선 모델 같은 사람이 충격, 즉, pr (n = uijgn)  1 = jgnj 이 강한 가정.자, 우리 소개 (구덩이) 개인 충격 주제 모델, 발전 등 다양한 기술을 배워 개인 영향을 데이터 세트 그룹 항목 선택.