<![CDATA[Recommender system. sebagai bagian yang terintegrasi akan memberikan penyesuaian personalisasi individu dalam pengalaman menggunakan web. Penggalian pengetahuan produk dapat memandu pengguna saat melakukan pencarian suatu produk. Memberikan bantuan dan kinerja pengguna yang cerdas tugas pada nama pengguna akan membutuhkan pemahaman tentang tujuan dan preferensi mereka. Dengan demikian, umpan balik pengguna mempunyai peran penting dalam arti bahwa hal itu membantu mengarahkan pencarian ke arah rekomendasi yang "baik". Idealnya, sistem harus mampu menafsirkan umpan balik yang diberikan pengguna secara efektif, dan kemudian merespons dengan memberikan serangkaian rekomendasi yang "lebih baik". Dalam penelitian ini bertujuan menyelidiki bentuk umpan balik yang dikenal sebagai kritik/saran. Meskipun sejumlah besar pemberi rekomendasi sangat cocok dengan bentuk umpan balik ini, penulis berpendapat bahwa dengan sendirinya hal itu dapat menyebabkan dialog rekomendasi yang tidak efisien. Sebagai solusi, diusulkan teknik rekomendasi baru yang memiliki kemampuan yang secara dramatis meningkatkan kegunaan dari kritik/saran.]]>
Copyrights © 2019
