where ðrj;csÞ is the similarity bet

where ðrj;csÞ is the similarity between the requirement rj and the class cs as computed in R2C and ðlÞ is the similarity of the documents linked by the link l of TCiðrj;csÞ, i.e., derived from tk, which means 0iðrj;tkÞ. Finally, jTCiðrj;csÞj is the number of elements in TCiðrj;csÞ. The
P
higher the evidence (i.e., l2TCiðrj;csÞ ðlÞ) provided by links in TCiðrj;csÞ, the higher the new similarity i ðrj;csÞ; on the contrary, little evidence decreases i ðrj;csÞ.
Finally, Trumo assigns weight to each expert and combines their similarity values to assign a new similarity value to each link in Tr using the function:

Kết quả (Việt) 1:

nơi ðrj; csÞ là sự giống nhau giữa các yêu cầu rj và c lớp như tính trong R2C và ðlÞ là sự giống nhau của các tài liệu được liên kết bởi l liên kết của TCiðrj; csÞ, nghĩa là, có nguồn gốc từ tk, có nghĩa là 0iðrj; tkÞ. Cuối cùng, jTCiðrj; csÞj là một số yếu tố trong TCiðrj; csÞ. CácPcao hơn các bằng chứng (tức là, l2TCiðrj; csÞ ðlÞ) được cung cấp bởi các liên kết trong TCiðrj; csÞ, càng cao sự giống nhau mới tôi ðrj; csÞ; ngược lại, ít bằng chứng giảm tôi ðrj; csÞ.Cuối cùng, Trumo gán trọng lượng cho mỗi chuyên gia và kết hợp các giá trị tương tự để gán một giá trị tương tự mới cho mỗi liên kết trong Tr bằng cách sử dụng các chức năng:

Kết quả (Việt) 2:

nơi ðrj; csÞ là sự giống nhau giữa các rj yêu cầu và các lớp cs tính toán như tại R2C và ðlÞ là sự giống nhau của các tài liệu được liên kết bằng các liên kết l của TCiðrj; csÞ, tức là, xuất phát từ tk, có nghĩa là 0iðrj; tkÞ. Cuối cùng, jTCiðrj; csÞj là số phần tử trong TCiðrj; csÞ. Các
P
cao hơn các bằng chứng (tức là, l2TCiðrj; csÞ ðlÞ) được cung cấp bởi các liên kết trong TCiðrj; csÞ, cao hơn các giống mới i ðrj; csÞ; trái lại, rất ít bằng chứng giảm i ðrj; csÞ.
Cuối cùng, Trumo gán trọng lượng cho từng chuyên gia và kết hợp các giá trị tương đồng của họ để gán một giá trị tương đồng mới cho mỗi liên kết trong Tr sử dụng các chức năng: