The final step is to duplicate the book name in Borrow Table in Book T的简体中文翻译

The final step is to duplicate the

The final step is to duplicate the book name in Borrow Table in Book Table. On the basis of all above data preparations, it is time to establish reader books’ two-dimensional matrix model now. Following the initialization process and the filling in the two-dimensional matrix in the borrowing records, the algorithm continues to seek nearest neighbor set. As for the user-based collaborative filtering calculation, the prime objective is to derive a user set similar to target users. The thesis hereby defines more than 20 neighbor users (or sets up the number of other neighbors according to requirements). User similarity is defined in line with the number of borrowed books (Fig. 3).
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最后一步是在“书本表”中的“借书表”中复制书名。在以上所有数据准备的基础上,现在是时候建立读者书籍的二维矩阵模型了。遵循初始化过程并在借入记录中填充二维矩阵后,该算法将继续搜索最近的邻居集。对于基于用户的协作过滤计算,主要目标是得出与目标用户相似的用户集。因此,本文定义了20个以上的邻居用户(或根据需要设置其他邻居的数量)。用户相似性的定义与借阅书籍的数量一致(图3)。
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结果 (简体中文) 2:[复制]
复制成功!
最后一步是在"借阅表"中复制书籍名称。在以上数据准备的基础上,建立读者图书二维矩阵模型现在是时候了。在初始化过程和借用记录中的二维矩阵填充之后,算法继续查找最近的邻集。对于基于用户的协作筛选计算,主要目标是派生类似于目标用户的用户集。本文特此定义 20 多个邻居用户(或根据要求设置其他邻居的数量)。用户相似性根据借阅书籍的数量定义(图3)。
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结果 (简体中文) 3:[复制]
复制成功!
最后一步是将借阅表中的图书名称复制到图书表中。在以上数据准备的基础上,建立读者图书的二维矩阵模型。在初始化过程中,在借用记录中填充二维矩阵后,算法继续寻找最近邻集。对于基于用户的协同过滤计算,其首要目标是得到与目标用户相似的用户集。本文在此定义了20多个邻居用户(或根据需要设置其他邻居的数量)。用户相似度是根据借阅图书的数量来定义的(图3)。
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