The recommendations are made based

The recommendations are made based on similarity between customers, where 1
represents a purchase. The system uses the cosine measure (Linden et al 2003) to find a
similarity coefficient between 0 and 1 where zero equates to no similarity and one
equates to 100% similarity. These similarity numbers may then be used to identify
similar customers.
As an example, based on the Table 4, data similarity between Customer 1 and the
other Customers are listed below.

Kết quả (Việt) 1:

Các khuyến nghị được thực hiện dựa trên sự giống nhau giữa các khách hàng, trong trường hợp 1đại diện cho một sự mua hàng. Hệ thống sử dụng các biện pháp cô sin (Linden et al 2003) để tìm mộtHệ số tương đồng giữa 0 và 1 nơi 0 tương đương với không có điểm giống nhau và mộttương đương với 100% giống nhau. Những con số này tương tự sau đó có thể được sử dụng để xác địnhtương tự như khách hàng.Ví dụ, dựa trên bảng 4, dữ liệu giống nhau giữa khách hàng 1 và cácCác khách hàng khác được liệt kê dưới đây.

Kết quả (Việt) 2:

Những đề xuất được thực hiện dựa trên sự giống nhau giữa các khách hàng, trong đó 1
đại diện mua hàng. Hệ thống sử dụng các biện pháp cosin (Linden et al 2003) để tìm thấy một
hệ số tương đồng giữa 0 và 1 nơi không tương đương với không có sự giống nhau và một
tương đương với 100% tương tự. Những con số tương tự sau đó có thể được sử dụng để xác định
các khách hàng tương tự.
Như một ví dụ, dựa trên Bảng 4, dữ liệu giống nhau giữa khách hàng 1 và các
khách hàng khác được liệt kê dưới đây.