Skyline Query Processing und Social Media Records Mining
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Empfehlungssysteme sollen den Kunden helfen, indem sie Dinge auswählen und vorschlagen, die für sie von Bedeutung sein könnten, wobei sie auf einen großen Fundus zurückgreifen können, der sehr umfangreich sein kann. Ein Recommender ist ein System, das Vorschläge für einen Kunden erstellt und an diesen weitergibt, wobei es sich sowohl um ein Stück Software als auch um einen Benutzer handeln kann, der eine eindeutige Nachfrage nach Vorschlägen stellt oder dem Vorschläge ohne seine spezielle Anfrage übermittelt werden. Empfehlungssysteme sind mit zahlreichen Problemen konfrontiert, di...
Empfehlungssysteme sollen den Kunden helfen, indem sie Dinge auswählen und vorschlagen, die für sie von Bedeutung sein könnten, wobei sie auf einen großen Fundus zurückgreifen können, der sehr umfangreich sein kann. Ein Recommender ist ein System, das Vorschläge für einen Kunden erstellt und an diesen weitergibt, wobei es sich sowohl um ein Stück Software als auch um einen Benutzer handeln kann, der eine eindeutige Nachfrage nach Vorschlägen stellt oder dem Vorschläge ohne seine spezielle Anfrage übermittelt werden. Empfehlungssysteme sind mit zahlreichen Problemen konfrontiert, die sich in einer verminderten Lebensfähigkeit niederschlagen. Laufende Untersuchungen über Empfehlungssysteme zeigen, dass es möglich ist, informelle Unternehmensinformationen zu nutzen, um herkömmliche Empfehlungssysteme mit besseren Erwartungen und erhöhter Genauigkeit zu verbessern. Dieses Papier schlägt einen verbesserten Reiseempfehlungsrahmen vor, der zunächst die meistbesuchten Orte auf der Grundlage von Kundenbemerkungen und unter Verwendung des Skyline-Verfahrens auswählt. Dann wird die Art der hoffnungsvollen Kurse verbessert, indem die auf der Zeit basierende Berechnung des kürzesten Weges mit einbezogen wird. Das Versuchsergebnis zeigt, dass die Art der empfohlenen Orte durch die zeitlichen Einschränkungen des Kunden außerordentlich verbessert wird.
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