stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
بخش اندوور، شهرستان اشتابولا، اوهایو

| بخش اندوور، شهرستان اشتابولا، اوهایو | بخش اندوور، شهرستان اشتابولا، اوهایو |
| --- | --- |
Township: Township
John Henderson House in West Andover: John Henderson House in West Andover
موقعیت بخش اندوور، شهرستان اشتابولا، اوهایو در نقشه: موقعیت بخش اندوور، شهرستان اشتابولا، اوهایو در نقشه
مختصات: ۴۱°۳۶′۵۴″ شمالی ۸۰°۳۳′۱۱″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۶۱۵۰۰°شمالی ۸۰٫۵۵۳۰۶°غربی﻿ / 41.61500; -80.55306: مختصات: ۴۱°۳۶′۵۴″ شمالی ۸۰°۳۳′۱۱″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۶۱۵۰۰°شمالی ۸۰٫۵۵۳۰۶°غربی﻿ / 41.61500; -80.55306
کشور: United States
ایالت آمریکا: اوهایو
County: شهرستان آشتابولا، اوهایو
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۶٫۳ مایل مربع (۶۸٫۲ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۲٫۲ مایل مربع (۵۷٫۵ کیلومتر مربع)
 • آب: ۴٫۱ مایل مربع (۱۰٫۷ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۱۰۸۳ فوت (۳۳۰ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۲٬۷۵۳
 • تراکم: ۱۲۴/مایل مربع (۴۷٫۹/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
زیپ‌کد: 44003
کد منطقه: 440
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 39-02064
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 1085718
بخش اندوور (به انگلیسی: Andover Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان آشتابولا، اوهایو واقع شده‌است.
 بخش اندوور ۶۸٫۲ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۷۵۳ نفر جمعیت دارد و ۳۳۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
سرجان بالیاک

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Srđan Baljak
زادروز:  ۲۵ نوامبر ۱۹۷۸ ‏(۴۵ سال)
زادگاه:  بلگراد
قد:  1.79 m
پست:  مهاجم
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
:  باشگاه فوتبال پارتیزان
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۹۷–۲۰۰۲ |  باشگاه فوتبال پارتیزان |  ۱ |  (۰) |
| ۱۹۹۷–۱۹۹۹ |  ← Teleoptik (قرضی) |  ۲۹ |  (۹) |
| ۲۰۰۰ |  ← Radnički Kragujevac (قرضی) |  ۱۵ |  (۰) |
| ۲۰۰۰–۲۰۰۱ |  ← Teleoptik (قرضی) |  ۳۴ |  (۱۶) |
| ۲۰۰۲ |  ← Budućnost Banatski Dvor (قرضی) |  ۲۱ |  (۲۰) |
| ۲۰۰۲ |  باشگاه فوتبال هوکایدو کونسادول ساپورو |  ۱۳ |  (۳) |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۶ |  Budućnost Banatski Dvor |  ۶۶ |  (۳۳) |
| ۲۰۰۵ |  ← باشگاه فوتبال شوالان (قرضی) |  ۱۰ |  (۳) |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  Banat Zrenjanin |  ۳۰ |  (۱۸) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۹ |  باشگاه فوتبال ماینتس ۰۵ |  ۵۸ |  (۱۷) |
| ۲۰۱۰–۲۰۱۳ |  باشگاه فوتبال دویسبورگ |  ۷۳ |  (۱۷) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۴ |  Wormatia Worms |  ۱۹ |  (۱) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۷ |  Schott Mainz |  ۵۷ |  (۱۹) |
| مجموع |   |  ۴۲۶ |  (۱۵۶) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
سرجان بالیاک (صربی: Srđan Baljak؛ زادهٔ ۲۵ نوامبر ۱۹۷۸) بازیکن فوتبال اهل صربستان بود.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال ماینتس ۰۵، باشگاه فوتبال دویسبورگ، باشگاه فوتبال شوالان، باشگاه فوتبال پارتیزان، و باشگاه فوتبال هوکایدو کونسادول ساپورو اشاره کرد.
لمور ورزشکار اوتو

| لمور ورزشکار اوتو> وضعیت حفاظت | لمور ورزشکار اوتو> وضعیت حفاظت |
| --- | --- |
 در خطر انقراض  (IUCN 3.1):  در خطر انقراض  (IUCN 3.1)
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: جانوران
شاخه:: طنابداران
رده:: پستانداران
راسته:: نخستی‌سانان
تیره:: لمورهای ورزشکار
سرده:: لمورهای ورزشکار
لمور ورزشکار اوتو (نام علمی: Lepilemur otto) نام یک گونه از سرده لمورهای ورزشکار است.
بخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتا

| بخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتا | بخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتا |
| --- | --- |
تاون‌شیپ: تاون‌شیپ
بخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتاLocation within the state of Minnesotaنمایش نقشه مینه‌سوتابخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتابخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: بخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتاLocation within the state of Minnesotaنمایش نقشه مینه‌سوتابخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتابخش کراسبی، شهرستان پاین، مینه سوتا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۴۵°۵۶′۶″ شمالی ۹۲°۳۷′۴۸″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۹۳۵۰۰°شمالی ۹۲٫۶۳۰۰۰°غربی﻿ / 45.93500; -92.63000: مختصات: ۴۵°۵۶′۶″ شمالی ۹۲°۳۷′۴۸″ غربی﻿ / ﻿۴۵٫۹۳۵۰۰°شمالی ۹۲٫۶۳۰۰۰°غربی﻿ / 45.93500; -92.63000
کشور: United States
ایالت آمریکا: مینه‌سوتا
County: شهرستان پین، مینه‌سوتا
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۴٫۳ مایل مربع (۱۱۴٫۸ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۴۳٫۵ مایل مربع (۱۱۲٫۷ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۸ مایل مربع (۲٫۱ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۸۹۹ فوت (۲۷۴ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۰۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۰۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۹۷
 • تراکم: ۲٫۲/مایل مربع (۰٫۹/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 27-13942
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 0663896
بخش کراسبی (به انگلیسی: Crosby Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان پین، مینه‌سوتا واقع شده‌است.
 بخش کراسبی ۱۱۴٫۸ کیلومتر مربع مساحت و ۹۷ نفر جمعیت دارد و ۲۷۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
سامانه توصیه‌گر

سامانه توصیه‌گر
سامانه توصیه‌گر (به انگلیسی: Recommender System) یا سامانه پیشنهادگر (واژه سیستم یا سامانه گاهی با پلتفرم یا موتور جایگزین می‌شود)، با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برخی سامانه پیشنهادگر را معادل پالایش گروهی (به انگلیسی: Collaborative filtering) می‌دانند.
مقدمه

پیش‌بینی می‌شد که تا اوایل سال ۲۰۰۷ میلادی در سایت دانشنامه اینترنتی ویکی‌پدیا چیزی حدود ۵٫۱ میلیون مقاله به ثبت رسیده باشد یا سایت مدیریت و به اشتراک‌گذاری تصاویر فلیکر بالغ بر ۲۵۰ میلیون تصویر را در خود جای دهد. از این رو، می‌توان گفت که ما در میان حجم عظیمی از داده و اطلاعات قرار گرفته‌ایم که بدون راهنمایی و ناوبری درست ممکن است انتخاب‌هایی غلط یا غیر بهینه از میان آن‌ها داشته باشیم.
سیستم‌های توصیه‌گر سیستم‌های تأثیرگذار در راهنمایی و هدایت کاربر، در میان حجم عظیمی از انتخاب‌های ممکن، برای رسیدن به گزینه مفید و مورد علاقه وی هستند، به گونه‌ای که این فرایند برای همان کاربر شخصی‌سازی شده باشد.
تعاریف متفاوتی برای سیستم‌های توصیه‌گر ارائه شده‌است. از آن جمله، تعریف کلی‌نگر و خلاصه آقای Ting-peng liang در سال ۲۰۰۷ است که RS را زیرمجموعه‌ای از DSSها می‌داند و آن‌ها را سیستم‌های اطلاعاتی تعریف می‌کند که، توانایی تحلیل رفتارهای گذشته و ارائه توصیه‌هایی برای مسائل جاری را دارا هستند. به زبان ساده‌تر در سیستم‌های توصیه‌گر تلاش بر این است تا با حدس زدن شیوه تفکر کاربر (به کمک اطلاعاتی که از نحوه رفتار وی یا کاربران مشابه وی و نظرات آن‌ها داریم) به وی مناسب‌ترین و نزدیک‌ترین کالا به سلیقه او را شناسایی و پیشنهاد کنیم. این سیستم‌ها در حقیقت همان فرایندی که ما در زندگی روزمره خود به کار می‌بریم و طی آن تلاش می‌کنیم تا افرادی با سلایق نزدیک به خود را پیدا کرده و از آن‌ها در مورد انتخاب‌هایمان نظر بخواهیم.
توصیه‌هایی که از سوی سیستم‌های توصیه‌گر ارائه می‌شوند به‌طور کلی می‌توانند دو نتیجه دربرداشته باشند:
کاربر را در اخذ تصمیمی یاری می‌کنند (که مثلاً از میان چندین گزینه پیش رو کدام بهتر است و آن را انتخاب کند و …).
موجب افزایش آگاهی کاربر، در زمینه مورد علاقه وی می‌شود (مثلاً در حین ارائه توصیه به کاربر موجب می‌شود تا وی با اقلام و اشیاء جدیدی را که قبلاً آن‌ها را نمی‌شناخته، آشنا شود).
سیستم‌های توصیه‌گر برای هر دو طرف یک تعامل (تجاری یا غیرتجاری)، مفید هستند و مزایایی را فراهم می‌آورد. برای نمونه در یک تعامل تجاری، مشتری‌ها از این جهت که عمل جستجو در میان حجم زیاد اطلاعات برای آن‌ها تسهیل و تسریع می‌شود، استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر را مفید می‌دانند؛ فروشندگان به کمک این سیستم‌ها می‌توانند رضایت مشتریان را بالا برده و نیز فروش خود را افزایش دهد.
مزایا و پیشرفت‌ها

حجم فراوان و روبه رشد اطلاعات بر روی وب و اینترنت، فرایند تصمیم‌گیری و انتخاب اطلاعات، داده یا کالاهای مورد نیاز را، برای بسیاری از کاربران وب دشوار کرده‌است. این موضوع، خود انگیزه‌ای شد تا محققان را وادار به پیدا کردن راه‌حلی برای رویارویی با این مشکل اساسی عصر جدید که با عنوان سرریز داده‌ها شناخته می‌شود کند. برای رویارویی با این مسئله تاکنون دو رویکرد مطرح شده‌اند، اولین رویکردی که به کار گرفته شد استفاده از دو مفهوم بازیابی اطلاعات و تصفیه‌سازی اطلاعات بود. عمده محدودیتی که این دو مفهوم در ارائه پیشنهادها دارند، این است که برخلاف توصیه‌گرهای انسانی (مثل دوستان، اعضای خانواده و …)، این دو روش قادر به تشخیص و تفکیک اقلام با کیفیت و بی کیفیت، در ارائه پیشنهاد برای یک موضوع یا کالا، نیستند. مشکل مذکور، موجب شد تا رویکرد دومی تحت عنوان سیستم توصیه‌گر پدید آید. این سیستم‌های جدید، مشکل سیستم‌های موجود در رویکرد اولیه را حل کرده‌اند.
کاربردها

سیستم‌های توصیه‌گر کاربردهای فراوانی دارند که برخی از زمینه‌های کاربردی آن به شرح زیر است:
تجارت الکترونیک: برای توصیه محصولات و خدمات مختلف.
اینترانت‌های بنگاهی: برای پیدا کردن افراد خبره در یک زمینه خاص یا افرادی که در رویارویی با شرایط مشابه، تجاربی کسب کرده و راه حل‌هایی یافته‌اند (بیشتر داخل یک سازمان کاربرد دارد).
کتابخانه دیجیتال: پیدا کردن کتاب، مقاله و …
کاربردهای پزشکی: انتخاب پزشک متناسب با شرایط (مکان، نوع بیماری، زمان و …) بیمار، انتخاب دارو و …
مدیریت ارتباط با مشتری CRM: برای ارائه راهکارهایی برای حل مشکلات تولیدکننده و مصرف‌کننده در زنجیره تأمین.
تعاریف و اصطلاحات عمده

لازم است برای درک مفهوم سیستم توصیه‌گر، مفاهیم چهارگانه و ابتدایی زیر را بررسی کنیم.
در سیستم‌های توصیه گر به کاربری که توصیه جاری در سیستم، برای وی در حال پردازش و آماده شدن است، کاربر فعال یا کاربر هدف می‌گویند.
الگوریتم‌های به کار رفته در این سیستم‌ها، از ماتریسی به نام ماتریس رتبه‌ها استفاده می‌کنند؛ اصطلاحات رایج برای این ماتریس Rating Database و Preference Database نیز هستند.
از فعل مصرف کردن در سیستم‌های توصیه‌گر، زمانی استفاده می‌کنند که کاربر توصیه ارائه شده را می‌پذیرد. به عبارتی وقتی کاربری پیشنهادی را که توسط سیستم به وی شده می‌پذیرد، می‌گوییم کاربر آن پیشنهاد را مصرف کرده، این پذیرش می‌تواند به شکل‌های مختلفی باشد، مثلاً کاربر، کتاب پیشنهادی را می‌خرد، سایت پیشنهادی را مرور می‌کند یا به شرکت خدماتی ای که به او پیشنهاد شده مراجعه می‌کند. ساختار ماتریس رتبه‌ها بدین گونه‌است که در آن، هر سطر ماتریس نمایانگر یک کاربر و هر ستون آن معرف کالایی (شئای) خاص است.
حال با مفهوم تابع سودمندی آشنا خواهیم شد که قصد داریم به کمک آن یک مدل کلی ریاضی از سیستم‌های توصیه‌گر را نیز ارائه دهیم. در واقع یک سیستم توصیه‌گر را می‌توان با این نگاشت همسان دانست و مدل کرد:  u:C*S->R
فرض کنید C مجموعه تمامی کاربران و S مجموعه اقلام در دسترس باشند. تابعی را که میزان مفید و متناسب بودن کالای S برای کاربر C را محاسبه می‌کند با u نشان می‌دهیم، که در آن R مجموعه‌ای است کاملاً مرتب (براساس میزان اهمیت).
هرکدام از عناصر S را می‌توان با مجموعه‌ای از خصوصیات، مشخص کرد. برای مثال، محصولی مثل فیلم را می‌توان با مشخصه‌هایی چون عنوان فیلم، کارگردان، طول زمانی فیلم، تاریخ تولید و … ثبت کرد. همچنین عناصر مجموعه C را نیز می‌توان بر اساس ویژگی‌های مثل سن، جنسیت و … ثبت کرد. (باید توجه داشت که u روی تمام فضای مجموعه آغازین S×C تعریف شده نیست؛ از این رو باید برون‌یابی شود)
انواع سامانه‌های توصیه‌گر

سامانه‌های توصیه‌گر به‌طور کلی به سه دسته تقسیم می‌شوند؛ در رایج‌ترین تقسیم‌بندی، آن‌ها را به سه گروه ۱. محتوا محور ۲. دانش محور و ۳. صافی‌سازی تجمعی، تقسیم می‌کنند، که البته گونه چهارمی تحت عنوان Hybrid RS هم برای آن‌ها قائل می‌شوند.
انواع سامانه‌های توصیه‌گر > صافی‌سازی تجمعی

یک رویکرد در سیستم‌های توصیه‌گر، استفاده از الگوریتم‌های CF یا صافی‌سازی تجمعی است. منطق این روش این گونه است که افرادی که در گذشته علایق مشترک داشتند، در آینده نیز اشتراک خواهند داشت. این الگوریتم‌ها این گونه عمل می‌کنند که برای ارائه یک پیشنهاد به یک کاربر،  کاربری با امتیازات مشابه کاربر فعلی را جست‌وجو می‌کنند. این الگوریتم‌ها از نوع داده پیشنهاد شده و پیچیدگی آن مستقل هستند و به همین دلیل حتی برای داده‌های پیچیده نتایج دقیقی خواهند داشت. از ابتدایی ترین الگوریتم‌های استفاده شده برای یافتن شباهت موارد و کاربرها، الگوریتم کی-نزدیک‌ترین همسایه و ضریب همبستگی پیرسون هستند. 
از نقاط ضعف این روش می‌توان موارد زیر اشاره کرد:
شروع سرد: برای یک کاربر یا مورد جدید که اطلاعات زیادی از آن در دست نیست، نمی‌توان با دقت پیش‌بینی کرد. در چنین شرایطی، سیستم‌ها معمولاً از یادگیری فعال (Active Learning) یا استفاده از ویژگی‌های شخصیتی کاربر، یا   Multi-armed bandit 
برای حل مشکل استفاده می‌کنند.
مقیاس: تعداد کاربران و موارد بسیار زیاد است و برای یافتن بهترین پیشنهاد، عملیات و محاسبات زیادی باید توسط کامپیوتر انجام شود.
پراکندگی: موارد زیادی به فروش می‌رسند ولی تعداد کمی از آن‌ها دارای امتیاز هستند و حتی پرفروش ترین کالاها هم تعداد امتیاز آنها به نسبت تعداد فروششان بسیار کم است.
انواع سامانه‌های توصیه‌گر > روش محتوامحور

در روش محتوا محور، اقلام پیشنهادی، به این دلیل که با اقلامی که کاربر فعال (کاربری که قرار است.
به او توصیه کنیم) نسبت به آن‌ها ابراز علاقه کرده‌است شباهت‌هایی دارند، به کاربر توصیه می‌شوند ولی در CF، لیست اقلام پیشنهادی، بر اساس این اصل که، کاربرانی، مشابه کاربر فعال، از آن‌ها رضایت داشته‌اند تهیه می‌شود. از این رو واضح است که در روش محتوامحور، تمرکز بر روی یافتن شباهت بین اقلام بوده، در حالی که در CF، تمرکز روی یافتن شباهت بین کاربران است؛ بدین ترتیب که پیشنهادها در CF، بر اساس تشابه رفتاری کاربر فعال با کاربران دیگر صورت می‌گیرد و نه بر اساس تشابه ویژگی کالاهای پیشنهادی با ویژگی‌های کالاهای مورد علاقه وی (کاربر فعال). رویکرد محتوا محور یکی از روش‌های مؤثر برای حلی نوعی از مشکل شروع سرد است که برای کالاهای (آیتم‌های) جدید رخ می‌دهد (New Item problem) که به تازگی به لیست سیستم اضافه شده‌اند و هیچ کاربری در مورد آن‌ها نظری نداده است. در چنین حالتی رویکرد صافی‌سازی تجمعی نمی‌تواند این کالاها را به کاربران توصیه کند.
انواع سامانه‌های توصیه‌گر > روش دانش محور

اما گونه سوم این سیستم‌ها را با نام سیستم‌های دانش محور می‌شناسند. این سیستم‌ها براساس ادراکی که از نیازهای مشتری و ویژگی‌های کالاها پیدا کرده‌اند، توصیه‌هایی را ارائه می‌دهند. به عبارتی در این گونه از سیستم‌های توصیه‌گر مواد اولیه مورد استفاده برای تولید لیستی از پیشنهادها، دانش سیستم در مورد مشتری و کالا است. سیستم‌های دانش محور از متدهای مختلفی که برای تحلیل دانش، قابل استفاده هستند بهره می‌برند که متدهای رایج در الگوریتم‌های ژنتیک، فازی، شبکه‌های عصبی و … از جمله آنهاست. همچنین، در این گونه سیستم‌ها از درخت‌های تصمیم، استدلال نمونه‌محور و … نیز می‌توان استفاده کرد. یکی از رایج‌ترین متدهای تحلیل دانش درسیستم‌های توصیه‌گر دانش محور ،CBR یا روش استدلال نمونه‌محور است.
گونه چهارم سیستم‌های ترکیبی هستند. طراحان این نوع سیستم‌ها دو یا چند گونه از انواع سه‌گانه مذکور را غالباً به دو منظور با هم ترکیب می‌کنند؛ ۱- افزایش عملکرد سیستم ۲- کاهش اثر نقاط ضعفی که آن سیستم‌ها وقتی به تنهایی به کار گرفته شوند، دارند. از میان سه روش موجود (CF و CB و KB)، غالباً روش CF یک پای ثابت این ترکیبات است.
ارزیابی

سامانه‌های توصیه‌گر مانند هر مدل یادگیری ماشینی دیگر، برای فهمیدن بهترین الگوریتم برای شرایط حاضر، باید ارزیابی شوند.
روش‌های ارزیابی برای سامانه‌های توصیه‌گر به دو دسته اصلی ارزیابی با معیارهای مشخص و ارزیابی با قضاوت انسان تقسیم می‌شوند که در ادامه به توضیح این دو روش می‌پردازیم.
ارزیابی > معیارهای مشخص

اگر سامانه توصیه‌گر براساس مدلی باشد که خروجی آن مقادیر عددی تولید می‌کند، مانند پیش بینی امتیاز، می‌توانیم از معیارهای مرسوم مانند خطای میانگین مربعات استفاده کنیم. در این حالت مدل با بخشی از تعاملات آموزش می‌بیند و از بقیه برای آزمون استفاده می‌کند.
اگر سامانه توصیه‌گر مقادیر عددی تولید نکند و صرفا دنباله ای از پیشنهادها را به کاربر نشان دهد، باز هم می‌توانیم یک معیار دقیق را مانند نسبت موارد پیشنهاد شده که واقعا برای کاربر مناسب بوده‌اند، تعریف کنیم و از آن برای ارزیابی استفاده کنیم که برای آزمون آن تنها باید از مواردی که توسط کاربر امتیازدهی شده، استفاده کنیم. یک مثال چالش برانگیز، طراحی سامانه توصیه‌گر برای پیشنهاد مقالات مشابه به کاربر است. برای ارزیابی آن  می‌توانیم تعیین کنیم چه نسبتی از مقالات موجود در لیست منابع آن مقاله را به کاربر پیشنهاد می‌دهد.
ارزیابی > ارزیابی با قضاوت انسان

اصولا سامانه‌های توصیه‌گر سعی در این دارند که دقت را بهترین نحو بالا ببرند ولی عوامل دیگری هم تاثیر بسزایی در موفقیت آنها دارند.
تنوع: سعی کنیم تا جای ممکن موارد متنوعی را به کاربر پیشنهاد دهیم. موارد پیشنهادی باید در عین نزدیکی به علایق کاربر، شباهت زیادی به هم نداشته باشند.
توضیح‌پذیری: تجربه نشان داده اگر کاربر دلیل پیشنهاد موارد را نداند به اطمینان خود به سامانه توصیه‌گر را از دست داده و به آن توجه نخواهد کرد. بهتر است در طراحی سعی شود علاوه بر پیشنهاد موارد، عباراتی مانند «افرادی که به این مورد علاقه دارند به این موارد پیشنهادی نیز علاقه دارند.» و ... نیز به کاربر نمایش داده شود.
ارزیابی تنوع و توضیح‌پذیری دشوار است. همچنین در مواردی نمی‌توان معیار مشخص دقیقی برای مدل طراحی کرد. در چنین مواردی می‌توانیم در شرایط واقعی و با آزمون آ/ب، سامانه توصیه‌گر را بسنجیم.
پایگاه هوایی رافیلا

پایگاه هوایی رافیلا (به انگلیسی: Rafaela Aerodrome) (به زبان بومی: Aeródromo de Rafaela) یک فرودگاه همگانی با کد یاتا RAF است که یک باند فرود بتن دارد و طول باند آن ۱۱۲۵ متر است. این فرودگاه در کشور آرژانتین قرار دارد و در ارتفاع ۱۱۰ متری از سطح دریا واقع شده است.
رنه والنسوئلا

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Eduardo René Valenzuela Becker
زادروز:  ۲۰ آوریل ۱۹۵۵ ‏(۶۹ سال)
زادگاه:  کنسپسیون، شیلی
قد:  ۱٫۸۰ متر (۵ فوت ۱۱ اینچ)
پست:  مدافع
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۷۴–۱۹۷۷ |  Deportes Concepción |   |   |
| ۱۹۷۸–۱۹۷۹ |  O'Higgins |   |   |
| ۱۹۸۰–۱۹۸۷ |  Universidad Católica |   |   |
| ۱۹۸۷–۱۹۸۸ |  Ángeles de Puebla |   |   |
| ۱۹۸۸–۱۹۸۹ |  Union Española |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۷۹–۱۹۸۵ |  تیم ملی فوتبال شیلی |  ۴۶ |  (۰) |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
:  Universidad Católica (جوانان)
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
رنه والنسوئلا (اسپانیایی: René Valenzuela‎؛ زادهٔ ۲۰ آوریل ۱۹۵۵) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل شیلی است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال شیلی بازی کرده‌است.
لارش گ. پترشون

| لارش>  گ پترشون | لارش>  گ پترشون |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۹۵۱ (۷۲–۷۳ سال)
ملیت: سوئد
پیشه(ها): فعال حقوق بشر، وبلاگنویس و نویسنده کتاب
وبگاه: larsgpetersson.com
لارش. گ پترشون (سوئدی: Lars G. Petersson؛ زادهٔ ۱۹۵۱ (۷۲–۷۳ سال)) نویسنده، فعال حقوق بشر، و وبلاگ‌نویس اهل سوئد است. پترشون در سازمان عفوبین‌الملل در دانمارک فعالیت داشت. موضوع اصلی کار او حفاظت از پناهندگان در اردوگاه پناهندگان دانمارک طی سالهای جنگ بین ایران و عراق بود. یکی دیگر از پهنه‌های فعالیت او راه انداختن کارزار علیه مجازات اعدام است. پترشون هم‌اکنون در لندن زندگی می‌کند. وی کارزار (BASTA)؛ (ابتکار عمل علیه سوءاستفاده جنسی و تحقیر در ارتش) را بنیان نهاد.
کتاب‌ها > سوء استفاده بریتانیا

در کتاب سوء استفاده بریتانیا، نوشته شده در سال ۲۰۱۰ پترسون، دربارهٔ مراقبت‌های بهداشتی در خانه سالمندان برای افراد مسن و از کار افتاده، از دولت بریتانیا به دلیل رویکرد اقتصادی و خصوصی‌سازی بریتانیا در این مسئولیت انتقاد می‌کند.
کتاب‌ها > استقلال قانونی (الگو– انحراف مورد تأیید دولت)

در کتاب دیگری که در سال ۲۰۱۰منتشر شد، لارش گ پترشون از شرایط موجود در موسسات طراحی آلمان انتقاد می‌کند. بنابر گفته پترشون، برهنگی کامل در این موسسات در حضور پزشکان و منشیان زن، نوعی سوء استفاده جنسی است. این کتاب به جنبه‌های مختلف این مسئله پرداخته‌است: داستان‌های حقوقی، پزشکی و روانی و شخصی این مشکل را نشان می‌دهند، لذا نویسنده معتقد است بسیاری از جوانان از اختلال استرس پس از بیماری رنج می‌برند. نویسنده از الگوی شوک روحی استفاده می‌کند.
کتاب‌ها > مهاجران هیتلر

دریک کتاب (به دانمارکی در سال ۲۰۰۴ و سپس به انگلیسی و آلمانی)، او دربارهٔ ۲۰۰۰۰ فراری از جنگ در طول جنگ جهانی دوم صحبت می‌کند که اعدام شدند.
مصاحبه (فیلم ۱۹۷۳)

| مصاحبه | مصاحبه |
| --- | --- |
کارگردان: جی. ساسی‌کمار
تهیه‌کننده: Thiruppathi Chettiyar
نویسنده: S. L. Puram Sadanandan
فیلمنامه‌نویس: S. L. Puram Sadanandan
بازیگران: پرم نظیر Jayabharathi Kaviyoor Ponnamma Adoor Bhasi
موسیقی: V. Dakshinamoorthy
فیلم‌بردار: CJ Mohan
تدوین‌گر: K Sankunni
شرکت تولید: اِوِرشاین
توزیع‌کننده: اِوِرشاین
تاریخ‌های انتشار:  ۱۲ اکتبر ۱۹۷۳ (۱۹۷۳-10-۱۲)  
کشور: هند
زبان: مالایالم 
مصاحبه (انگلیسی: Interview) یک فیلم از سینمای هند به زبان مالایالم و به کارگردانی جی. ساسی‌کمار است که در سال ۱۹۷۳ منتشر شد.
رنه ولف

رنه ولف (آلمانی: René Wolff؛ زادهٔ ۴ آوریل ۱۹۷۸) دوچرخه‌سوار اهل آلمان است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون برگ بوی نقره‌ای شده‌است.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۳ مدال طلا، ۴ مدال برنز شده‌است.
پارک ته ها

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  پارک ته ها
زادروز:  ۲۹ مهٔ ۱۹۶۸ ‏(۵۶ سال)
زادگاه:  کره جنوبی
قد:  ۱٫۷۷ متر (۵ فوت ۹ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  هافبک
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
|  |  پوهانگ استیلرز |  ۱۹۱ |  (۳۲) |
| ۱۹۹۳–۱۹۹۵ |  ← گیمچئون سانگمو (military service) |   |   |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۹۴–۲۰۰۰ |  کره جنوبی |  ۱۱ |  (۷) |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۲۰۰۵–۲۰۰۷:  پوهانگ استیلرز (reserve coach)
۲۰۰۷–۲۰۱۱:  کره جنوبی (مربی)
۲۰۱۲:  اف‌سی سئول (مربی)
۲۰۱۵–۲۰۱۸:  یانبیان فونده
۲۰۱۸–۲۰۱۹:  زنان چیت
۲۰۲۳–:  پوهانگ استیلرز
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۸ دسامبر ۲۰۱۱.:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۸ دسامبر ۲۰۱۱.
پارک ته ها (کره‌ای: 박태하؛ زادهٔ ۲۹ مهٔ ۱۹۶۸) همچنین با نام پو تای‌شیا نیز شناخته می‌شود، بازیکن فوتبال اهل کره جنوبی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده است می‌توان به باشگاه فوتبال پوهانگ استیلرز اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال کره جنوبی بازی کرده است.
بخت عاشقان

| بخت عاشقان | بخت عاشقان |
| --- | --- |
کارگردان: راسکو آرباکل
بازیگران: راسکو آرباکل
تاریخ‌های انتشار:  ۱۹ سپتامبر ۱۹۱۴ (۱۹۱۴-09-۱۹)  
کشور: ایالات متحده آمریکا
زبان: صامت (با میان‌نویس انگلیسی)
بخت عاشقان (انگلیسی: Lover's Luck) یک فیلم کوتاه کمدی به کارگردانی و بازیگری راسکو آرباکل است که در سال ۱۹۱۴ منتشر شد.
گزیدهٔ بازیگران

راسکو آرباکل
مینتا دارفی
اَل سنت جان
جوزف سوئیکارد
فیلیس آلن
فرانک هیز
اسلیم سامرویل
آلیس هاول
لوک
سرج غول

| سرج غول | سرج غول |
| --- | --- |
شهرداری: شهرداری
کشور:  الجزایر
استان: استان سطیف
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
سرج غول (به عربی: سرج الغول) یک شهرداری در الجزایر است که در استان سطیف واقع شده‌است.
براخویتس

| براخویتس   | براخویتس   |
| --- | --- |
Ortsteil  of لبیون-وتین: Ortsteil  of لبیون-وتین
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: زاکسن-آنهالت
ناحیه: Saalekreis
شهر: لبیون-وتین
مساحت: مساحت
 • کل: ۸٫۳۴ کیلومتر مربع (۳٫۲۲ مایل مربع)
ارتفاع: ۹۹ متر (۳۲۵ فوت)
جمعیت (2009-12-31): جمعیت (2009-12-31)
 • کل: ۹۸۸
 • تراکم: ۱۲۰/کیلومتر مربع (۳۱۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: 06198
کدهای شماره‌گیری: 0345
پلاک خودرو: SK
براخویتس (به آلمانی: Brachwitz) یک منطقهٔ مسکونی در آلمان است که در لبیون-وتین واقع شده‌است. براخویتس  ۹۸۸ نفر جمعیت دارد.
پارک کیونگ

| پارک کیونگ | پارک کیونگ |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام بومی: 박경
نام تولد: پارک کیونگ
زاده: ۸ ژوئیهٔ ۱۹۹۲ ‏(۳۲ سال) سئول، کره جنوبی
ژانر:  موسیقی هیپ هاپ 
پیشه(ها):  رپ  تهیه‌کننده موسیقی 
سال‌های فعالیت: ۲۰۱۱–اکنون
ناشر(ان): سون سیزنز
عضو کنونیِ: بلاک بی
| 0 | 1 |
| --- | --- |
پارک کیونگ: پارک کیونگ
هانگول: 박경
لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Bak Gyeong
مک‌کیون–ریشاور: Pak Kyŏng
پارک کیونگ (کره‌ای: 박경؛ زادهٔ ۸ ژوئیهٔ ۱۹۹۲) موسیقی‌دان اهل کره جنوبی است. وی از سال ۲۰۱۱ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. او یکی از اعضای گروه بلاک بی است.
رو توکان

| اطلاعات رصدی  مبدأ مبدأ (ستاره‌شناسی)      اعتدال مبدأ (ستاره‌شناسی) | اطلاعات رصدی  مبدأ مبدأ (ستاره‌شناسی)      اعتدال مبدأ (ستاره‌شناسی) |
| --- | --- |
صورت فلکی: توکان (صورت فلکی)
بُعد: ۰۰h ۴۲m ۲۸.۴s
میل: −۶۵° ۲۸' ۰۵"
قدر ظاهری (V): +۵.۳۸
قدر مطلق (V): +۵.۳۸
فاصله: ۱۳۳ ± ۳ ly (۴۱ ± ۱ pc)
رده طیفی: F6V
نام‌گذاری‌های دیگر: نام‌گذاری‌های دیگر
 HR 187, HD 4089, CP-66 47, FK5 2047, HIP 3330, SAO 248237, GC 851 :  HR 187, HD 4089, CP-66 47, FK5 2047, HIP 3330, SAO 248237, GC 851 
رو توکان یک ستاره است که در صورت فلکی توکان قرار دارد.
لامبورگینی پورتوفینو

Motor vehicle
| لامبورگینی پورتوفینو | لامبورگینی پورتوفینو |
| --- | --- |
لامبورگینی پورتوفینو: لامبورگینی پورتوفینو
دید کلی: دید کلی
شرکت: لامبورگینی
نام‌های دیگر: کرایسلر پورتوفینو
تولید: ۱ تولیدشده
مدل سال: ۱۹۸۷
طراح: کوین ورداین
بدنه و شاسی: بدنه و شاسی
کلاس: خودروی مفهومی
شکل بدنه: سدان ۴ در
طرح‌بندی: خموتور وسط عقب-محور عقب
درها: قیچی‌وار (جلو) خودکشی قیچی‌وار (عقب)
خودروهای وابسته: لامبورگینی جالپا
پیشرانه: پیشرانه
موتور: ۳٫۵ لیتری وی۸
جعبه‌دنده: ۵ سرعته دستی
لامبورگینی پورتوفینو (به انگلیسی: Lamborghini Portofino) یک خودروی مفهومی است که توسط کوین وردین یکی از طراحان ارشد کرایسلر برای لامبورگینی توسعه یافته‌است. این خودرو که در سال ۱۹۸۷ در نمایشگاه خودرو فرانکفورت معرفی شد، یک سدان اسپورت چهار در و چهار صندلی کاملاً کاربردی بود.