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2013-05-23 12:21
求翻译：Thus far we fixed the parameter w to be 0.5 which ensures an equal weight for user similarity and user interest. In this section we tested the impact of parameter w to our proposed techniques only on the test set with P=10% due to limited space. We tested different values of w from 0.1 to 0.9 with 0.2 as an interval. E是什么意思？ 待解决
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Thus far we fixed the parameter w to be 0.5 which ensures an equal weight for user similarity and user interest. In this section we tested the impact of parameter w to our proposed techniques only on the test set with P=10% due to limited space. We tested different values of w from 0.1 to 0.9 with 0.2 as an interval. E
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
迄今为止，我们的固定参数w为0.5，保证了同等重量的用户相似性和用户的利益。
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2013-05-23 12:23:18
至今我们固定参量w是保证用户相似性和用户兴趣的相等的重量的0.5。在这个部分我们测试了参量w的仅冲击对我们提出的技术对测试设置与P=10%由于有限的空间。我们测试了w的不同的价值从0.1的到0.9与0.2作为间隔时间。如图所显示，实验结果在图6和图7.被总结。
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2013-05-23 12:24:58
至今我们固定参量w是保证相等的重量为用户相似性和用户兴趣的0.5。 在这个部分我们测试了参量w的仅冲击到我们提出的技术对测试设置与P=10%由于有限的空间。 我们测试了w的不同的价值从0.1到0.9与0.2作为间隔时间。 实验结果总结在。 6和。 7. 如所显示。 6，当w=0.5，用户兴趣促进了等第几乎达到了最佳的表现 (，但w=0.3行间空格特别大对一个更高的Recall@20比分)。 同样。 当w = 0.3，附近兴趣促进的等第通常执行了最佳， 7表明。 结果表示，一个相对地平衡视图在用户相似性和用户兴趣之间也许是更加有用改进的我们提出的预言力量。
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2013-05-23 12:26:38
到目前为止我们固定参数 w，要确保用户相似度和用户兴趣同等重量的 0.5。在本节中，我们测试参数 w 的影响向我们提议的技术，仅在测试集与 P = 10%由于有限的空间上。我们作为间隔测试 w 从 0.1 到 0.2 和 0.9 的不同值。图 6 和图 7 中，总结了实验结果。如图 6 所示当 w = 0.5，用户兴趣提升排名取得近最佳性能 （但是 w = 0.3 含铅较高的 Recall@20 得分）。同样，图 7 表明，当 w = 0.3，邻居利率提振排序，这些通常表现最好。结果表明，相对用户相似度和用户利益之间的平衡视图可能更有助于提高我们提出的预测能力。
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2013-05-23 12:28:18
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