Ratings for the members of a group

Ratings for the members of a group are predicted with a classic User-Based Nearest Neighbor Collaborative Filtering algorithm, presented in [13]. The algorithm predicts a rating pui for each item i that was not evaluated by a user u, considering the rating rni of each similar user n for the item i. A user n similar to u is called a neighbor of u. Equation (3) gives the formula used to predict the ratings.

결과 (한국어) 1:

그룹의 구성원에 대 한 평가 고전으로 예측 이웃 협업 필터링 알고리즘, [13]에 가까운 사용자 기반. 알고리즘은 각 항목에 대 한 등급 pui 예측 하지 고려 항목에 대 한 비슷한 사용자 n 각의 등급 rni 사용자 u에 의해 평가 되었다 나 나. 당신에 게 비슷한 사용자 n의 이웃 이라고. 방정식 (3) 등급을 예측 하는 데 사용 하는 수식을 제공.

결과 (한국어) 2:

그룹의 구성원에 대한 평가는 [13]에서 제시, 고전적인 사용자 기반 가까운 이웃 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 예측된다. 알고리즘은 각 항목 I 유사한 유저 N의 평가 RNI을 고려하여, 사용자 U를 평가하지 않은 각각의 항목 I에 대한 평가 PUI을 예측한다. U n에 비슷한 사용자는 U의 이웃이라고합니다. (3) 방정식이 평가를 예측하기 위해 사용 된 식을 제공한다.

결과 (한국어) 3:

시청률 한 팀 구성원 예측 기초 가장 가까운 이웃 고전 사용자 필터 알고리즘 [13] 거야.이 방법은 모든 항목 한 등급 조개 것으로 나는 아직 사용자 (u) 대해 생각해 모든 사용자 등급 섭취 비슷한 n (n). 사용자 항목을 비슷한 걸 이웃 (u).공식 이용하면 (3) 이 시청률 예측.