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2013-05-23 12:21
求翻译：The detected user interests were then used to boost a bipartite graph based method (namely as naïve ranking). Experiment results demonstrated that both user interest boosted ranking and neighbor interest boosted ranking can substantially improve the performance of the naïve ranking method. We attribute these improvemen是什么意思？ 待解决
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The detected user interests were then used to boost a bipartite graph based method (namely as naïve ranking). Experiment results demonstrated that both user interest boosted ranking and neighbor interest boosted ranking can substantially improve the performance of the naïve ranking method. We attribute these improvemen
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
检测到的用户的利益，然后用来提高二部图的基础的方法（即作为幼稚排名）。
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2013-05-23 12:23:18
检测用户兴趣然后用于促进一个两份图表基于方法(即当naïve等级)。实验结果显示出，用户兴趣促进了等级，并且邻居兴趣促进的等级能极大地改进naïve等级方法的表现。
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2013-05-23 12:24:58
检测用户兴趣然后用于促进一个两份图表基于方法 (即当naïve等第)。 实验结果显示出，用户兴趣促进了等第，并且邻居兴趣促进的等第能极大地改进naïve等第方法的表现。 我们归因于这些改善三个原因： 1) 用户兴趣有价值预言用户参与; 2个) 分配的文件对不同的群可能促进侦查用户利益; 并且3个) 邻居’兴趣是重要进一步改进等第表现。 另外，我们注意那简单运用美满的信息不可能促进naïve等第方法，而是牌子它更坏。 我们相信群和题目比纯文本包含更加富有的语义信息，以便他们是更加有用夺取用户首选项。 而且，如被提及，用户使用语言非常创造性地在也带来重大困难为了传统内容外形方法能代表用户首选项或
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2013-05-23 12:26:38
检测到的用户兴趣然后被用来提高基于二部图方法 （即作为天真排名）。实验结果表明这两个用户兴趣提升排名和邻居兴趣提升排名可以极大地提高幼稚的排序方法的性能。我们认为这些改进的三个原因： 1） 用户兴趣是宝贵来预测用户的参与 ；2） 将文件分配给不同的集群可以方便的检测用户的利益 ；和 3） 邻居们的兴趣很重要，进一步提高排名绩效。此外，我们注意到只利用内容的信息不能推动天真的排序方法，但让事情更糟。我们认为集群和主题包含多更丰富的语义信息，比纯文本，以便它们更有用来捕获用户首选项。此外，如前所述，用户使用的语言非常有创造性也带来了重大的困难，传统内容配置文件方法来代表用户首选项或与目标 web
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2013-05-23 12:28:18
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