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2013-05-23 12:21
求翻译：We can see that the hit-rates of both algorithms are just a little bit higher than the baseline method. In addition, the hitrates of both algorithms are exactly the same. By analyzing the results, we found that both algorithms cluster the training data into two clusters, and one cluster has no location context (both SS是什么意思？ 待解决
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We can see that the hit-rates of both algorithms are just a little bit higher than the baseline method. In addition, the hitrates of both algorithms are exactly the same. By analyzing the results, we found that both algorithms cluster the training data into two clusters, and one cluster has no location context (both SS
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
我们能看到两种算法的命中率高于基础线方法稍微。另外，两种算法hitrates正确地是相同的。通过分析结果，我们发现两种算法使训练数据成群入两群，并且一群没有地点上下文(SSID和GPS座标)也不缺乏之一这些地点上下文。这也许由我们得到照片的有限数字造成。
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2013-05-23 12:24:58
我们能看两种算法的击中率基础线方法稍微高于。 另外，两种算法hitrates确切地是相同。 通过分析结果，我们发现两种算法使训练数据成群入二群，并且一群没有地点上下文 (SSID和GPS座标) 也不缺乏之一这些地点上下文。 这也许由我们获得相片的有限数字造成。 因为地点上下文贡献特点的大部分，它可能控制使成群的结果。 一般，这种方法可能总推荐重大地名或事件标记，但没推荐图片的内容预期。
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2013-05-23 12:26:38
我们可以看到这两种算法击中率只是有点高于基准方法。此外，这两种算法的 hitrates 是完全相同的。通过分析的结果，我们发现这两种算法群集的训练数据分成两组，并且一个群集没有位置上下文 （SSID 和 GPS 坐标） 或缺乏这些位置上下文之一。这可能引起的照片我们获得数量有限。因为位置方面的贡献主要功能的一部分，它可以支配的聚类结果。一般情况下，这种方法可以总是建议的标记的重要位置名称或事件，但未能推荐图片像预期的那样的内容。
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2013-05-23 12:28:18
我们可以看到,打了这两种算法的费率只是稍微高一点比基准方法。 此外,hitrates的这两种算法都是一样的。 通过分析的结果,我们发现,这两种算法的训练数据群集分为两大类,和一个群集没有位置上下文[两个SSID和GPS坐标]或缺乏其中一个位置。 这可能是由于数量有限的照片我们获得。 由于其优越的位置有助于环境的一个主要部分的功能,它可以支配的群集。 一般说来,这种方法可以随时向您推荐标签的重要位置名称或事件,但未能建议内容的图片。
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