Rendle et al. [26], on the other ha

Rendle et al. [26], on the other hand, distinguish between positive/negative examples and missing values in order to learn personalized ranking of tags (see Section 19.4). The idea is that positive and negative examples are only generated from observed tag assignments. Observed tag assignments are interpreted as positive feedback, whereas the non observed tag assignments of an already tagged resource are negative evidences. All other entries are assumed to be missing values (see righthand side of Figure 19.1).

Note that in folksonomies, differently from typical RS, there are usually no numerical ratings indicating the explicit preference of a user for a given resource/tag.

Folksonomies as Hypergraphs An equivalent, but maybe more intuitive representation of a folksonomy, is a tripartite (undirected) hypergraph G :=(V,E), where V := U??T??R is the set of nodes, and E := {{u, t, r} | (u, t, r) ? Y} is the set of hyperedges (see Figure 19.2).

Results (Thai) 1:

Al. Rendle ร้อยเอ็ด [26], คง แยกระหว่างตัวอย่างบวก/ลบและค่าที่หายไปเพื่อเรียนรู้ส่วนบุคคลอันดับแท็ก (ดู 19.4 ส่วน) ความคิดคือการ ที่ตัวอย่างการบวก และลบเท่านั้นสร้างจากสังเกตป้ายกำหนด สังเกตป้ายกำหนดจะถูกแสดงเป็นการป้อนกลับเชิงบวก โดยกำหนดแท็กไม่พบทรัพยากรติดแท็กแล้วจะลบหลักฐาน รายการอื่น ๆ ทั้งหมดจะถือว่าไม่มีค่า (ดู righthand ด้านข้างรูปที่ 19.1)โปรดสังเกตว่า ใน folksonomies แตกต่างจากทั่วไป RS มักไม่จัดอันดับตัวเลขที่ระบุการกำหนดลักษณะที่ชัดเจนของผู้ใช้สำหรับทรัพยากร/แท็กกำหนดFolksonomies เป็น Hypergraphs ที่เทียบเท่า แต่อาจจะง่ายขึ้นแทนโฟล์กโซโนมี tripartite (undirected) hypergraph G: = (V, E), ซึ่ง V: = U ?? T ?? R คือ ชุดของโหนด และ E: = { {u, t, r } | (u, t, r) หรือไม่ Y } คือ ชุดของ hyperedges (ดูรูปที่ 19.2)

Results (Thai) 2:

Rendle et al, [26] ในมืออื่น ๆ , ความแตกต่างระหว่างที่เป็นบวก / ลบและตัวอย่างค่าที่หายไปเพื่อที่จะเรียนรู้การจัดอันดับบุคคลของแท็ก (ดูมาตรา 19.4) ความคิดที่ว่าตัวอย่างบวกและลบจะถูกสร้างขึ้นจากการกำหนดแท็กที่สังเกต การกำหนดแท็กที่สังเกตจะถูกตีความเป็นข้อเสนอแนะในเชิงบวกในขณะที่การกำหนดแท็กที่ไม่สังเกตของทรัพยากรที่ติดแท็กแล้วมีหลักฐานเชิงลบ รายการอื่น ๆ ทั้งหมดจะถือว่าเป็นค่าที่ขาดหายไป (ดูด้านขวาของรูปที่ 19.1). ทราบว่าใน folksonomies, แตกต่างจากอาร์เอสโดยทั่วไปมักจะมีการจัดอันดับไม่มีตัวเลขแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนการตั้งค่าของผู้ใช้สำหรับกำหนดทรัพยากร / แท็ก. Folksonomies เป็น hypergraphs เทียบเท่า แต่อาจจะเป็นตัวแทนที่ใช้งานง่ายมากขึ้นของ folksonomy เป็นไตรภาคี (undirected) Hypergraph G = (V, E) ที่ V = T U ?? ?? R คือชุดของโหนดและ E = {{u, ​​เสื้อ, r} | (มึง, เสื้อ, R)? Y} คือชุดของ hyperedges (ดูรูปที่ 19.2)

Results (Thai) 3:

ตะไคร้หอม et al . [ 26 ] , บนมืออื่น ๆ , แยกความแตกต่างระหว่างตัวอย่างบวก / ลบและค่านิยมที่ขาดหายไปเพื่อเรียนรู้ส่วนบุคคล การจัดอันดับของแท็ก ( ดูมาตรา 45 ) มีความคิดเชิงบวกและเชิงลบ เป็นเพียงตัวอย่างที่สร้างขึ้น สังเกตได้จากป้ายที่ได้รับมอบหมาย สังเกตป้ายที่ได้รับมอบหมายจะตีความว่าเป็นข้อเสนอแนะในเชิงบวกในขณะที่ไม่พบแท็กที่ได้รับมอบหมายของทรัพยากรจะถูกลบแล้วโพสต์หลักฐาน รายการอื่น ๆทั้งหมดจะถือว่าเป็นค่าสูญหาย ( ดู righthand ข้างรูป 19.1 ) .

ทราบว่าใน folksonomies ต่างจากทั่วไปที่ RS มีมักจะไม่มีตัวเลขคะแนนแสดงความชอบที่ชัดเจนของผู้ใช้เพื่อให้ทรัพยากร / แท็ก

folksonomies เป็น hypergraphs ที่เทียบเท่าแต่บางทีมากขึ้นง่าย ตัวแทนของโฟล์คโซโนมี เป็นไตรภาคี ( undirected ) ไฮเปอร์กราฟ G : = ( V , E ) , ที่ 5 : = u ? t ? ? R คือเซตของโหนดและ E = { { u , t , r } | ( U , T , R ) Y } เป็นเซตของ hyperedges ( ดูรูปด้าน )