If the target user i is new or “laz

If the target user i is new or “lazy” in the training set, i.e., the user has limited reading history, then we may not have available user factor Ui. We consult to the experts of the community. We denote influence power of expert Ue
to a random “null” user φ as ρe,φ, then we use the following Eq.(5) to predict rating. Note that Eq.(5) can also be treated as a special case of Eq.(4) when w1 = 0,w2 = 1.

결과 (한국어) 1:

대상 사용자 나 인지 새로운 학습 집합에 "게으른" 즉, 사용자는 읽기 역사, 제한 된 경우 우리가 사용할 수 있는 사용자 요인이 Ui를 없을 수 있습니다. 우리 커뮤니티의 전문가에 게 문의 하십시오. 우리 전문가 Ue의 영향 힘을 나타내는ρe, φ로 임의의 "null" 사용자 φ를 다음 사용 다음 Eq.(5) 등급을 예측 합니다. Eq.(5)는 또한 Eq.(4)의 특별 한 경우로 처리 수 있습니다 때 w1 = 0, w2 = 1.

결과 (한국어) 2:

타겟 사용자 나 또는 새로운 즉, 트레이닝 세트의 "지연"인 경우, 우리는 가능한 사용자 UI 요소가 없을 수, 판독 이력 제한적. 우리는 지역 사회의 전문가에게 문의하십시오. 우리는 전문가 UE의 영향 전력을 표시
ρe로, φ, 우리는 다음과 같은 식을 사용하여 임의의 "NULL"사용자 φ에. (5) 등급을 예측하기. 그 식을 참고. (5)과 같은 식의 특수한 경우로 취급 될 수있다. (4) = 0 일 때, W1, W2 = 1.

결과 (한국어) 3:

만약 내가 새로운 또는 대상 사용자 '게으르다' 훈련 중: 사용자 제한 읽을 수 있는 역사, 그럼 우리 안 사용자 요소 ui 수 있다.우리는 이 동네 상담 전문가.우리는 보통 영향력을 전문가 터미널
한 개의 무작위 무효 '같은 사용자 φ ρ e, φ 후, 우리는 사용하십시오. (5) 예측 평가.주의를 수도 있습니다. (5) 특례이다.(4) 하다 W1 W2 = 0 = 1.