Crowdfunding har fått en utbredd popularitet genom att driva på entreprenörers kreativa sinnen. Den har inte bara demokratiserat finansieringen av nystartade företag, den har också överbryggat klyftan mellan riskkapitalisterna och entreprenörerna genom att erbjuda en uppsjö av möjligheter för människor som vill investera i nya affärsprojekt. Trots den enorma framgången med gräsrotsfinansieringsplattformarna når inte alla projekt sitt finansieringsmål. En av de främsta orsakerna till ett projekts misslyckande är svårigheten att skapa en koppling mellan grundarna och de investerare som är intresserade av att finansiera sådana projekt. En möjlig lösning på detta problem är att utveckla rekommendationssystem som föreslår lämpliga projekt för gräsrotsfinansiering av investerare genom att fånga deras intressen. I denna uppsats utforskar vi Kickstarter, en populär belöningsbaserad crowdfunding-plattform. Som en mycket heterogen plattform drivs Kickstarter av en dynamisk gemenskap av människor som ständigt interagerar med varandra innan de investerar i projekt. Därför beror beslutet att investera i ett projekt inte bara på individens preferens, utan också på inflytandet från grupper som en person tillhör och projektens fortgående status. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk rekommendationsmodell, kallad CrowdRec, som rekommenderar Kickstarterprojekt till en grupp investerare genom att införliva projektens fortgående status, enskilda medlemmars personliga preferenser och gruppens kollektiva preferenser. Med hjälp av en omfattande datauppsättning på över 40K crowdfunding-grupper och 5K-projekt visar vi att vår modell är effektiv när det gäller att rekommendera projekt till grupper av Kickstarter-användare.
Rakesh m.fl. REF undersökte projektstatus, personliga preferenser för enskilda investerare och preferenser för investerargrupper.
Probabilistic Group Recommendation Model for Crowdfunding Domains
{'venue': "WSDM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}