一种基于案例推理和协商的群体推荐算法
本文关键词:一种基于案例推理和协商的群体推荐算法
【摘要】:群体推荐是个性化推荐领域一个新的研究热点,其与传统个体推荐的重要区别之一,是需要群体成员进行协商或谈判,以提高群体满意度。针对该问题,提出了基于案例推理和协商的群体推荐算法,根据群体成员对项目的历史评价作为知识库,从群体用户角度出发进行协商或谈判,使用多Agent系统模拟群体用户在选择推荐项目问题上的协商过程,最终达成一致并进行推荐,推荐完成后通过用户反馈对群体成员的知识库进行及时更新。选取MovieLens数据库进行试验评价,结果表明,文中算法的推荐质量明显优于对比算法。
【作者单位】: 天津大学管理与经济学部;
【关键词】: 群体推荐 协商 案例推理 多Agent系统
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71271147)
【分类号】:C93
【正文快照】: 1引言推荐系统是为了解决互联网时代信息超载的技术之一,是信息过滤方法的一个分支。Francesco等[1]将其定义为一种通过用户特征建模或基于社会网络,预测用户对未使用过的项目(如书籍、音乐、电影等)或社会因素(人或群体)的评分或偏好,来对用户做出推荐的方法或工具。推荐系统
【共引文献】
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