一种考虑群成员接受度及相似度的群体推荐算法

发布时间：2018-05-10 04:57

  本文选题：群体推荐 + 成员接受度　； 参考：《计算机应用研究》2017年11期

【摘要】：由于群体成员个性不同,尤其在群成员意见冲突情况下如何准确获取群体成员偏好是群体推荐系统进行有效推荐的关键。针对上述问题,充分考虑群体成员在冲突情境下的行为特征,采用Thomas-Kilmann行为冲突模式分析方法(TKI)衡量群成员在冲突情境下对不同偏好的接受度;并将群体成员接受度和成员—群体相似度有机融合到传统群体推荐算法中,提出了一种新的混合群体推荐算法。实验结果表明,新算法比传统群体推荐算法的推荐精度有较为明显的改善。
[Abstract]:Because of the different personality of the group members, especially in the group members' opinion conflict, how to obtain the group members' preference accurately is the key to the effective recommendation of the group recommendation system. In view of the above problems, the behavior characteristics of the group members in the conflict situation are fully considered, and the Thomas-Kilmann behavior conflict model analysis method (TKI) is used to measure the group formation. The acceptance of different preferences under the conflict situation, and the combination of group membership acceptance and member group similarity to the traditional group recommendation algorithm, a new hybrid group recommendation algorithm is proposed. The experimental results show that the new algorithm has a more obvious improvement than the traditional group recommendation algorithm.

【作者单位】： 中山大学管理学院;香港城市大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71772187;70971141) 广东省自然科学基金资助项目(2014A030313184) 国家教育部人文社会科学研究规划资助项目(15YJA630070)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1867876