In many machine learning algorithms

In many machine learning algorithms, it is implicitly assumed that all attributes
are of the same importance from a user's point of view. Consequently, attributes
are selected based solely on their characteristics revealed in an information system. This results in a model, which is simple and easy to analyze. At the same
time, without considering the semantic information of attributes, the model is
perhaps unrealistic. A more applicable model can be built by considering attributes with non-equal importance. This type of external information is normally provided by users in addition to the information system, and is referred
to as user judgement or user preference.

Kết quả (Việt) 1:

Trong nhiều thuật toán học máy, ngầm nó giả định rằng tất cả thuộc tính
có tầm quan trọng tương tự từ góc độ của người dùng. Do đó, thuộc tính
được lựa chọn dựa vào đặc điểm của họ tiết lộ trong một hệ thống thông tin. Kết quả là một mô hình, đó là đơn giản và dễ dàng để phân tích. Đồng
thời gian, mà không xem xét các thông tin ngữ nghĩa của thuộc tính, Các mô hình là
có lẽ không thực tế. Một mô hình nhiều áp dụng có thể được xây dựng bằng cách xem xét thuộc tính với tầm quan trọng không bình đẳng. Đây là loại thông tin bên ngoài bình thường được cung cấp bởi người dùng ngoài hệ thống thông tin, và được gọi
để là người sử dụng bản án hoặc sở thích người dùng.

Kết quả (Việt) 2:

Trong nhiều thuật toán học máy, nó được ngầm giả định rằng tất cả các thuộc tính
là điều quan trọng tương tự từ quan điểm của người sử dụng xem. Do đó, các thuộc tính
được lựa chọn dựa trên đặc điểm của họ tiết lộ trong một hệ thống thông tin. Điều này dẫn đến một mô hình, đó là đơn giản và dễ dàng để phân tích. Tại cùng một
thời gian, mà không xem xét các thông tin ngữ nghĩa của các thuộc tính, mô hình này là
có lẽ không thực tế. Một mô hình được áp dụng hơn có thể được xây dựng bằng cách xem xét các thuộc tính có tầm quan trọng không bằng nhau. Đây là loại thông tin đối ngoại thường được cung cấp bởi người dùng thêm vào các hệ thống thông tin, và được gọi
là phán xét ​​người sử dụng hoặc sở thích người dùng.