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2013-05-23 12:21
求翻译：In the neighbor interest boosted model, recommendation is made based on information of users and user neighbors. So for new users who do not have neighbors in the training set, the recommendation can still be made based on their own interests. In addition, different from traditional content-based recommendation, this m是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
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In the neighbor interest boosted model, recommendation is made based on information of users and user neighbors. So for new users who do not have neighbors in the training set, the recommendation can still be made based on their own interests. In addition, different from traditional content-based recommendation, this m
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在邻居的利益推动的模式，推荐是基于用户和用户邻居的信息发。
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2013-05-23 12:23:18
在邻居兴趣促进的模型，推荐被做基于用户和用户邻居的信息。因此为没有被设置的训练的邻居的新的用户，建议可能独自地仍然提出基于兴趣。另外，与传统基于内容的推荐不同，这个模型提取题目使螺纹成群并且匹配用户兴趣以题目。它避免直接匹配稀稀落落的期限传染媒介。
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2013-05-23 12:24:58
在邻居兴趣促进的模型，推荐被做基于用户和用户邻居的信息。 如此为在被设置的训练没有邻居的新的用户，建议可能仍然提出基于他们自己的兴趣。 另外，与传统基于内容的推荐不同，这个模型提取题目使螺纹成群并且匹配用户兴趣以题目。 它避免直接匹配稀稀落落的期限传染媒介。
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2013-05-23 12:26:38
在邻居的兴趣提高了模型中，建议进行基于信息的用户和用户的邻居。所以对于那些不在训练集的邻居的新用户，建议仍可根据他们自己的利益。此外，不同于传统的基于内容的建议，这种模型提取主题，向群集线程和匹配用户兴趣的主题。它避免了直接匹配的稀疏词向量。
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2013-05-23 12:28:18
在邻居兴趣提高模型，建议根据用户和用户邻居的信息被做出。这样对没有在被设置的培训中的邻居的新用户，建议可以仍根据他们的自己的兴趣被做出。此外，不同于传统基于内容的建议，这个模型提取主题集中线和匹配用户对主题的兴趣。避免稀少的条款矢量的直接匹配。
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