Abstract This chapter shows how a s

Abstract This chapter shows how a system can recommend to a group of users by aggregating information from individual user models and modelling the users affective state. It summarizes results from previous research in this area. It also shows how group recommendation techniques can be applied when recommending to individuals, in particular for solving the cold-start problem and dealing with multiple criteria.

Results (Thai) 1:

บทคัดย่อบทนี้แสดงวิธีให้ระบบกลุ่มของผู้ใช้ โดยการรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้แต่ละรูปแบบ และแบบจำลองสถานะผู้ใช้ผลการ สรุปผลจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ในพื้นที่นี้ มันยังแสดงวิธีการเมื่อแนะนำให้กับบุคคล เฉพาะสำหรับแก้ปัญหาเริ่มเย็น และจัดการกับหลายเงื่อนไขสามารถใช้เทคนิคคำแนะนำกลุ่ม

Results (Thai) 2:

บทคัดย่อบทนี้แสดงให้เห็นว่าระบบจะสามารถแนะนำให้กลุ่มของผู้ใช้โดยรวมข้อมูลจากรูปแบบการใช้งานของแต่ละบุคคลและการสร้างแบบจำลองของรัฐผู้ใช้อารมณ์ มันสรุปผลจากการวิจัยก่อนหน้านี้ในพื้นที่นี้ นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าเทคนิคคำแนะนำของกลุ่มสามารถนำมาใช้เมื่อแนะนำให้กับประชาชนโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นเย็นเริ่มต้นและการจัดการกับหลายเกณฑ์

Results (Thai) 3:

สรุปบทนี้แสดงให้เห็นว่าระบบสามารถแนะนำไปยังกลุ่มผู้ใช้ โดยผู้ใช้แต่ละปี ข้อมูลจากแบบจำลองและการจำลองแบบผู้ใช้ทางรัฐ มันสรุปผลจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ในพื้นที่นี้ มันยังแสดงให้เห็นว่าเทคนิคแนะนำกลุ่มสามารถใช้เมื่อแนะนำให้กับบุคคลโดยเฉพาะการแก้ไขปัญหาเริ่มเย็นและการจัดการกับเงื่อนไขหลาย