I allt större utsträckning ställs system för webbrekommendationer inför scenarier där de behöver ge förslag till användargrupper, till exempel när familjer delar e-handel eller webbkonton för filmuthyrning. Forskning hittills inom detta område har föreslagit två tillvägagångssätt: data rekommendationer för gruppen genom att slå samman medlemmarnas betyg till en enda profil, eller dator rangordnade rekommendationer för varje individ som sedan slås samman via en rad heuristik. Genom att göra detta närmar sig inget av det förflutna förnuftet till de preferenser som uppstår hos individer när de är medlemmar i en grupp. I detta arbete presenterar vi en probabilistisk ram, baserad på begreppet informationsmatchning, för grupprekommendationer. Denna modell definierar grupprelevans som en kombination av objektets relevans för varje användare som en individ och som medlem i gruppen; den kan sedan sömlöst införliva någon grupprekommendation strategi för att ranka objekt för en uppsättning individer. Vi utvärderar modellens effektivitet när det gäller att generera rekommendationer för både enskilda individer och grupper med hjälp av MovieLens och MoviePilots dataset. I båda fallen jämför vi våra resultat med utgångsvärden och toppmoderna samverkande filtreringsalgoritmer, och visar att modellen överträffar alla andra över en mängd olika rankningsmått.
Grupprekommendation REF är att undersöka om en grupp användare föredrar objekt.
Probabilistic group recommendation via information matching
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}