De flesta rekommenderade system är utformade för att ge rekommendationer till enskilda användare. Under vissa omständigheter är dock de objekt som ska väljas inte avsedda för personligt bruk utan för en grupp, t.ex. en DVD kan ses av en grupp vänner. För att skapa effektiva rekommendationer för en grupp måste systemet i så stor utsträckning som möjligt uppfylla gruppens medlemmars individuella preferenser. I detta dokument analyseras effektiviteten hos de grupprekommendationer som erhållits genom att sammanställa de enskilda förteckningarna över rekommendationer som tagits fram genom ett filtreringssystem för samarbete. Vi jämför effektiviteten av individuella och grupp rekommendationslistor med hjälp av normaliserad diskonterad kumulativ vinst. Det noteras att effekten av en grupprekommendation inte nödvändigtvis minskar när gruppens storlek växer. Om enskilda rekommendationer inte är effektiva skulle en användare dessutom kunna få bättre förslag när man tittar på grupprekommendationerna. Slutligen visar det sig att ju mer lika användarna i gruppen är, desto effektivare är grupprekommendationerna.
När det slutligen gäller problemet med utvärdering av grupprekommendationer analyserar författarna hur effektiva grupprekommendationerna är i arbetet med att sammanställa de enskilda förteckningarna över rekommendationer som tagits fram genom ett filtreringssystem för samarbete.
Group recommendations with rank aggregation and collaborative filtering
{'venue': "RecSys '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}