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2013-05-23 12:21
求翻译：In this paper, we aimed to assess estate investment value by mining a variety of user-generated data. We collected a large scale of online user reviews and offline moving behaviors (taxi traces, smart card transactions, and checkins) of mobile users.We index, filter, propagate, distill, aggregate mobile data, and 是什么意思？ 待解决
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In this paper, we aimed to assess estate investment value by mining a variety of user-generated data. We collected a large scale of online user reviews and offline moving behaviors (taxi traces, smart card transactions, and checkins) of mobile users.We index, filter, propagate, distill, aggregate mobile data, and
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在本文中，我们的目的是通过挖掘各种用户生成的数据来评估房地产投资价值。
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2013-05-23 12:23:18
在这份文件中,我们旨在评估房地产投资价值的挖掘多种用户生成的数据。 我们收集了大量的在线用户评论和脱机移动行为”(的士跟踪、智能卡交易,签入)的移动用户.我们索引,过滤器、宣传、总结、汇总移动数据,并提取的细化功能从多个角度(例如,方向、数量、速度、多样性、受欢迎程度、主题等)房地产的评估值。
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2013-05-23 12:24:58
在本文，我们打算通过开采各种各样的user-generated数据估计庄园投资价值。 我们收集了大规模网上用户回顾，并且离线移动的行为 (乘出租车踪影、智能卡流动用户交易) 和报到。我们标注，过滤，繁殖，蒸馏，聚集流动数据，并且从多个透视即，方向、 (容量、速度、非均匀性、大众化、题目等等提取细颗粒的特点) 为评估的庄园价值。 然而，因为提取的庄园特点通常是intercorrelated和重复，我们提议学会一稀稀落落成对地更加茂盛，通过同时举办特征选择和最大化庄园等第准确性相互提高。 终于，实验性结果以真实世界的与庄园相关的数据展示两个提取的特点的竞争有效率和学习模型。
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2013-05-23 12:26:38
在本文中，我们旨在通过挖掘用户生成的数据的各种评估房地产投资价值。我们收集了大型的在线用户的评论和移动用户的脱机运动行为 （出租车痕迹、 智能卡交易和签入）。我们索引、 筛选、 传播、 蒸馏、 移动数据聚合和细粒度特征提取从多个角度 （例如，方向、 体积、 速度、 非均质性、 普及、 主题等） 为评估房地产价值。然而，由于提取的房地产功能通常都是关联和冗余，我们提出要学习稀疏的成对乘船，相互增强同时进行特征选择和最大化房地产排名精度。最后，现实世界与房地产相关的数据的实验结果表明特征点提取和学习模式具有竞争性的效力。
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2013-05-23 12:28:18
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