Grupprekommendation, som ger rekommendationer till en grupp användare istället för individer, har blivit allt viktigare både i arbetslivet och i människors sociala aktiviteter, såsom brainstorming för medarbetare och social-TV för familjemedlemmar eller vänner. Grupprekommendation är ett utmanande problem på grund av dynamiken i gruppmedlemskap och mångfalden av gruppmedlemmar. Tidigare arbete inriktades främst på gruppmedlemmarnas innehållsintressen och ignorerade de sociala särdragen inom en grupp, vilket resulterade i icke-optimala grupprekommendationer. I detta arbete föreslår vi en grupprekommendationsmetod som utnyttjar både gruppmedlemmarnas sociala och innehållsmässiga intressen. Vi studerar de viktigaste egenskaperna hos grupper och föreslår (1) en grupp konsensus funktion som fångar sociala, expertis och intresse olikhet mellan flera gruppmedlemmar; och (2) en generisk ram som automatiskt analyserar gruppegenskaper och konstruerar motsvarande grupp konsensus funktion. Detaljerade användarstudier av olika grupper visar hur effektiva de föreslagna teknikerna är och hur viktigt det är att integrera både sociala och innehållsmässiga intressen i grupprekommendationerna.
En annan riktning är att uppnå överenskommelsen inom gruppen baserat på en viss konsensus funktion, som, REF fångar sociala, expertis, och intresse olikhet mellan flera gruppmedlemmar.
Enhancing group recommendation by incorporating social relationship interactions
{'venue': "GROUP '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}