用協同過濾造句子，“協同過濾”造句

與傳統的協同過濾，我們的算法的在線計算尺度，*的客户數量和產品目錄中的項目數。

協同過濾系統的第二個效果是收集的信息是基於哪種內容、你喜歡還是不喜歡的評註，並根據您提交併參加投票的習慣，這些正是用户數據概況。

那麼，協同過濾和推薦會消失？

一旦內容被推薦至首頁，協同過濾系統的工作就算完成了。

提出了一種基於粗集和模糊聚類相結合的協同過濾推薦算法，通過粗集理論自動填補空缺評分降低數據稀疏*；

協同過濾(維基百科的定義)是通過將過濾*作在一大羣人中擴散，用於過濾大量信息的一種機制。

這意味着，通過收集你是如何與該網站以及與其他用户交往的足夠信息，協同過濾（CF ）系統可以為你推薦內容。

協同過濾(CF)系統毫無疑問是社會化網絡的生命線。

協同過濾系統能讓你擺脱垃圾郵件和一些無創造*的思想，但它是不是最好的，因為它依賴於平均水平，而不是直接依賴於每一個參與者。

傳統協同過濾算法最後的預測值是用户最近鄰評價的加權平均值，過於強調相似度的作用。

一個很重要的事實，許多社會化網站並沒有意識到這點，即協同過濾(CF)系統並不能根據您的喜好自動匹配內容，它有天然的缺陷。