To improve similarity accuracy, an

To improve similarity accuracy, an enhanced
item-based CF approach was presented by combining the adjusted cosine
approach with Jaccard metric as a weighting scheme. To compute
the similarity between users, the Jaccard metric was used as a weighting
scheme with the CPC to obtain a weighted CPC measure [22]. To deal
with the disadvantage of the single-rating based approach, multicriteria
collaborative filtering was developed [23].

Kết quả (Việt) 1:

Để cải thiện độ chính xác tương tự, một nâng caomục dựa trên phương pháp tiếp cận CF đã được trình bày bằng cách kết hợp cô sin điều chỉnhphương pháp tiếp cận với Jaccard số liệu như một sơ đồ nặng. Để tính toánsự giống nhau giữa người sử dụng, Jaccard số liệu được sử dụng như một cânđề án với CPC để có được một biện pháp CPC trọng [22]. Để đối phóvới những bất lợi của đơn-đánh giá dựa trên cách tiếp cận, multicriteriahợp tác lọc đã là phát triển [23].

Kết quả (Việt) 2:

Để cải thiện độ chính xác tương tự, một tăng cường
tiếp cận CF dựa trên item đã được trình bày bằng cách kết hợp các cosin điều chỉnh
cách tiếp cận với Jaccard số liệu như một chương trình trọng. Để tính toán
sự tương đồng giữa người sử dụng, các số liệu Jaccard đã được sử dụng như là một trọng số
chương trình với UBND xã để có được một biện pháp CPC trọng [22]. Để đối phó
với những bất lợi của phương pháp tiếp cận đơn giá dựa, multicriteria
lọc cộng tác được phát triển [23].