用推薦引擎造句子，“推薦引擎”造句

這是一個推薦引擎，向你提供你傾向的電影、書籍、旅遊勝地等。

但是通常來説，推薦引擎的薄弱環節並非軟件自身；而在於我們。

穆爾·普魯説：“電子商務行業的普遍看法是，亞馬遜的推薦引擎是一個次優選項。”

他們談論的話題是Ping，也就是蘋果公司(Apple)的音樂社交網絡服務和iTunes的推薦引擎。

推薦引擎不會像情侶一樣，生拉硬套的扯着你去看一部打死也不想看的藝術片，然後再意外地上演一幕愛戀。

“潘多拉”背後所依靠的並非只是聽眾的數據，這使得在面對壓力時，它比大多數推薦引擎顯得更加堅挺。

接下來計劃推出一款推薦引擎，根據您過去發掘過的內容向您推薦可能會喜歡的故事。

推薦引擎是在線交易系統和用户體驗很重要一塊。

取而代之，大多數推薦引擎採用了倒推的工作方式，它們推薦所憑藉的信息並非來自藝術作品，而是源自藝術作品的受眾。

推薦引擎在文化對話中引入了一種新的聲音，一個在我們最茫然不知所措的時候為我們指明方向的聲音，一個在購買之時向我們建議的聲音。

大多數觀眾觀看定製、點播的節目流，或者將使用功能強大的搜索/推薦引擎，從可用的庫中獲得無限的內容。

Mahout目前提供了一些工具，可用於通過taste庫建立一個推薦引擎—針對CF的快速且靈活的引擎。

貝葉斯推理在對付電子郵件中的垃圾信息以及其他與垃圾信息不相關的領域（比如客户親和力引擎，或商業推薦引擎）均有突出的表現。

亞馬遜的推薦引擎儘管有用，但卻不夠人*化。這也許是繼出版商對其不滿之後，該零售商的第二大弱點。

推薦引擎並非設計成給我們之所想。

一個好的推薦引擎不光對Netflix起着重要作用，對任何電子商務網站都是如此。

它其實是個推薦引擎。

目前，該推薦引擎也是BTBuckets (Google的用户切分及服務優化工具)的一項贊助內容。

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Netflix公司（全球十大視頻網站中唯一收費站點）斥資一百萬美元獎勵能改進其推薦引擎的人。同樣，Kaggle網（一個眾包①預測模型平台）主辦了統計挑戰大賽。

最後提出了使用關聯規則實現推薦引擎的設計方案。