Det har funnits ett betydande intresse på senare tid inom området grupprekommendationer, där, med tanke på grupper av användare av ett recommender system, man vill rekommendera top-k objekt till en grupp som maximerar tillfredsställelsen av gruppmedlemmarna, enligt en vald semantik av gruppnöjdhet. Exempel på semantik av tillfredsställelse av en rekommenderad objektet till en grupp inkluderar så kallade minst misär (LM) och aggregerad röstning (AV). Vi anser att det kompletterande problemet med hur man bildar grupper så att användarna i de bildade grupperna är mest nöjda med de föreslagna top-k rekommendationer. Vi utgår från att rekommendationerna kommer att tas fram enligt en av de två grupprekommendationerna semantik -LM eller AV. I stället för att anta grupper ges, eller förlita sig på ad hoc gruppbildning dynamik, tillåter vårt ramverk ett strategiskt tillvägagångssätt för att bilda grupper av användare för att maximera tillfredsställelse. Vi visar att problemet är NP-hård att lösa optimalt under båda semantiken. Dessutom utvecklar vi två effektiva algoritmer för gruppbildning under LM och visar att de uppnår avgränsade absoluta fel. Vi utvecklar effektiva heuristiska algoritmer för gruppbildning under AV. Vi validerar våra resultat och demonstrerar skalbarheten och effektiviteten hos våra gruppbildningsalgoritmer på två stora riktiga datamängder.
Strategisk rekommendation medveten gruppbildning har visat sig vara NP-hård under både minst misär och aggregerade röstningskriterier REF.
From Group Recommendations to Group Formation
{'venue': "SIGMOD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}