Under de senaste åren rekommenderas system har blivit det gemensamma verktyget för att hantera problemet med informationsöverbelastning av pedagogiska och informativa webbplatser, innehållsleveranssystem och nätbutiker. Även om de flesta rekommenderade system ger förslag för enskilda användare, under många omständigheter de valda objekt (t.ex. filmer) är inte avsedda för personligt bruk utan snarare för konsumtion i grupper. I detta dokument undersöks hur effektiva grupprekommendationer för filmer kan genereras genom att kombinera gruppmedlemmarnas preferenser (uttryckt i betyg) eller genom att kombinera gruppmedlemmarnas rekommendationer. Dessa två grupperingsstrategier, som omvandlar traditionella rekommendationsalgoritmer till grupprekommendationalgoritmer, kombineras med fem vanliga rekommendationsalgoritmer för att beräkna grupprekommendationer för olika gruppsammansättningar. Grupprekommendationerna bedöms inte bara med avseende på noggrannhet, utan även med avseende på andra kvalitativa aspekter som är viktiga för användare som mångfald, täckning och serendipitet. I dokumentet diskuteras också hur gruppens storlek och sammansättning påverkar kvaliteten på rekommendationerna. Resultaten visar att den grupperingsstrategi som ger de mest korrekta resultaten beror på algoritmen som används för att generera individuella rekommendationer. I dokumentet föreslås därför en kombination av grupperingsstrategier som överträffar varje enskild strategi i fråga om noggrannhet. Dessutom visar resultaten att riktigheten i grupprekommendationerna ökar i takt med att likheten mellan medlemmarna i gruppen ökar. Även mångfalden, täckningen och serendipiteten i gruppens rekommendationer är i stor utsträckning beroende av den använda grupperingsstrategin och rekommendationsalgoritmen. För (kommersiella) grupprekommendationer måste därför grupperingsstrategin och algoritmen väljas noggrant för att optimera de önskade kvalitetsmåtten i gruppens rekommendationer. Slutsatserna i detta dokument kan användas som riktlinjer för denna urvalsprocess.
Vissa experimentresultat visar att påverkan av aggregeringsmetoden på effektiviteten av grupprekommendationen till stor del är beroende av den individbaserade algoritmen och aggregeringsstrategin REF.
Comparison of group recommendation algorithms
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}