and important associations between

and important associations between given actions, so that irrelevant aspects of the
rules (and, by extension, some rules as well) were removed.


Other techniques have also been used. The group that works in the environment
named SmartOce (Gal et al, 2001) developed an algorithm that discovered conditions
for situations in which examples indicate dierent reactions. Research conducted under
the MyCampus project ltered messages based on the preferences of the user (Sadeh
et al, 2005). Including a system, based on CBR, they signicantly improved the quality
of ltering (i.e., user satisfaction increased from 50% to 80%).


a survey of all these works can be found in (Aztiria et al, 2010). We can state
that due to specic characteristics of Intelligent Environments, each problem calls for
the use of certain techniques, but as Muller pointed out (Muller, 2004), he overall
dilemma remains: there does not seem to be a system that learns quickly, is highly
accurate, is nearly domain independent, does this from few examples with literally no
bias, and delivers a user model that is understandable and contains breaking news
about the user's characteristics".

Kết quả (Việt) 1:

và các Hiệp hội quan trọng giữa cho hành động, như vậy là không thích hợp các khía cạnh của cácquy tắc (và, bằng cách mở rộng, một số quy tắc cũng như) đã được gỡ bỏ.Các kỹ thuật khác cũng đã được sử dụng. Nhóm làm việc trong môi trườngtên SmartO ce (Gal et al, 2001) đã phát triển một thuật toán phát hiện ra điều kiệncho các tình huống trong đó ví dụ cho thấy di tiểu phản ứng. Nghiên cứu tiến hành theothư ltered dự án MyCampus dựa trên sở thích của người dùng (Sadehet al, 2005). Bao gồm một hệ thống, dựa trên CBR, họ signi cantly cải tiến chất lượngcủa ltering (nghĩa là người dùng hài lòng tăng từ 50% đến 80%).một cuộc khảo sát của tất cả các tác phẩm này có thể được tìm thấy tại (Aztiria et al, năm 2010). Chúng tôi có thể nhà nướcdo speci c đặc điểm môi trường, thông minh, từng vấn đề gọi chosử dụng một số kỹ thuật, nhưng như Muller chỉ ra (Muller, 2004), he tổng thểvẫn là tiến thoái lưỡng nan: có không có vẻ là một hệ thống học một cách nhanh chóng, đánh giá caochính xác là gần như tên miền độc lập, thực hiện điều này từ vài ví dụ không có nghĩa làthiên vị, và cung cấp một mô hình người dùng đó là dễ hiểu và có chứa các tin tức vi phạmvề đặc điểm của người dùng".

Kết quả (Việt) 2:

và các hiệp hội quan trọng giữa các hành động nhất định, do đó các khía cạnh liên quan của các
quy tắc (và nói rộng ra, một số quy tắc cũng) đã được gỡ bỏ.


Các kỹ thuật khác cũng được sử dụng. Các nhóm làm việc trong môi trường
có tên SmartO? Ce (Gal et al, 2001) đã phát triển một thuật toán phát hiện ra điều kiện
cho các tình huống trong đó ví dụ cho thấy di? Phản ứng erent. Nghiên cứu được tiến hành trong
các dự án MyCampus ltered thông điệp dựa trên sở thích của người sử dụng (Sadeh
et al, 2005). Bao gồm một hệ thống, dựa trên CBR, họ đáng trọng yếu cải thiện chất lượng
của ltering (tức là, người sử dụng sự hài lòng tăng từ 50% đến 80%).


Một cuộc khảo sát của tất cả các công trình này có thể được tìm thấy trong (Aztiria et al, 2010). Chúng tôi có thể nói rõ
rằng do đặc điểm c cụ thể của môi trường thông minh, từng vấn đề đòi hỏi
việc sử dụng các kỹ thuật nhất định, nhưng như Muller đã chỉ ra (Muller, 2004), tổng thể
tình trạng khó xử vẫn là: có vẻ không phải là một hệ thống mà học nhanh chóng, rất
chính xác, gần như là miền độc lập, thực hiện điều này từ vài ví dụ với nghĩa là không
thiên vị, và cung cấp một mô hình người dùng dễ hiểu và chứa thông tin mới
về đặc điểm của người sử dụng ".