Throughout above similarity calculation, the thesis obtains maximum 20的简体中文翻译

Throughout above similarity calcula

Throughout above similarity calculation, the thesis obtains maximum 20 similar users and input the information and similarity value of the 20 users into the database table UserSimilarity. The following task is to make book recommendations for every single user—namely to recommend books borrowed by neighbors to target users. After the definition of two-dimensional matrix, the thesis could obtain each reader’s book recommendation information by inputting recommendation information in book recommendation two-dimensional matrix RecommendBooks. For intensifying the recommendation results, the preferences of readers have been specifically sorted. By far, the user-based collaborative filtering results have been stored in the corresponding table. When users log in the system, the system will automatically discern user information and recommend relevant books.
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在以上相似度计算中,论文最多获取20个相似用户,并将20个用户的信息和相似度值输入数据库表UserSimilarity。接下来的任务是为每个用户提供书籍推荐,即推荐邻居借给目标用户的书籍。在定义了二维矩阵之后,论文可以通过将推荐信息输入到图书推荐二维矩阵RecommendBooks中来获取每个读者的图书推荐信息。为了加强推荐结果,对读者的偏好进行了专门排序。到目前为止,基于用户的协作过滤结果已存储在相应的表中。用户登录系统时,
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在上述相似性计算中,该等用户最多获得20个相似用户,并将20个用户的信息和相似性值输入数据库表用户相似性。以下任务是为每个用户提出书籍建议,即向目标用户推荐邻居借用的书籍。二维矩阵定义后,通过在图书推荐二维矩阵推荐本中输入推荐信息,获取各读者的书籍推荐信息。为了强化推荐结果,对读者的偏好进行了专门排序。到目前为止,基于用户的协作筛选结果已存储在相应的表中。当用户登录系统时,系统将自动识别用户信息并推荐相关书籍。
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通过以上的相似度计算,得到最多20个相似用户,并将这20个用户的信息和相似度值输入到数据库表UserSimilarity中。下面的任务是为每个用户推荐图书,即向目标用户推荐邻居借来的图书。在定义了二维矩阵后,通过在图书推荐二维矩阵中输入推荐信息,可以得到每个读者的图书推荐信息。为了强化推荐效果,对读者的偏好进行了具体的排序。目前,基于用户的协同过滤结果已经存储在相应的表中。当用户登录系统时,系统会自动识别用户信息并推荐相关书籍。
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