LearningThe RS should be able to im

Learning
The RS should be able to improve its functionality by continually learning from its interactions with consumers. This learning can be thought as reward and penalty feedback. After selling a recommended product, the RS will enhance that type of recommendation for customers with similar profiles. When the recommended product is not purchased, the RS will make that recommendation less probable for the next similar customers. This learning depends the availability of sales data.
Another type of interactive learning comes from the conversation with the customer. If customers customers find the conversation too long or uninteresting, they will not complete the recommendation process and force a partial recommendation. The RS should adapt to this situation and improve future conversations with similar customers.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

BelajarRS harus mampu meningkatkan fungsi dengan terus-menerus belajar dari para interaksi dengan konsumen. Pembelajaran ini dapat dianggap sebagai umpan balik imbalan dan hukuman. Setelah menjual produk yang dianjurkan, RS akan meningkatkan jenis rekomendasi untuk pelanggan dengan profil yang sama. Ketika direkomendasikan produk tidak dibeli, RS akan membuat rekomendasi yang kurang kemungkinan untuk pelanggan serupa berikutnya. Pembelajaran ini tergantung ketersediaan data penjualan.Jenis lain dari pembelajaran interaktif berasal dari percakapan dengan pelanggan. Jika pelanggan pelanggan menemukan percakapan terlalu lama atau tidak menarik, mereka tidak akan menyelesaikan proses rekomendasi dan memaksa rekomendasi parsial. RS harus beradaptasi dengan situasi ini dan meningkatkan masa depan percakapan dengan pelanggan yang serupa.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Belajar
RS harus mampu meningkatkan fungsionalitas dengan terus belajar dari interaksi dengan konsumen. Pembelajaran ini dapat dianggap sebagai hadiah dan umpan balik penalti. Setelah menjual produk yang direkomendasikan, RS akan meningkatkan jenis rekomendasi untuk pelanggan dengan profil yang sama. Ketika produk yang direkomendasikan tidak dibeli, RS akan membuat rekomendasi bahwa kurang kemungkinan untuk pelanggan yang sama berikutnya. Pembelajaran ini tergantung ketersediaan data penjualan.
Tipe lain dari pembelajaran interaktif berasal dari percakapan dengan pelanggan. Jika pelanggan pelanggan menemukan percakapan terlalu lama atau tidak menarik, mereka tidak akan menyelesaikan proses rekomendasi dan memaksa rekomendasi parsial. RS harus beradaptasi dengan situasi ini dan meningkatkan percakapan masa depan dengan pelanggan yang sama.