Group recommendation analyzes the c

Group recommendation analyzes the characteristics and tendency of the group rather than an individual and provides the relevant information to its member. However, the existing group recommendation methods just have considered the average and the frequency of the preference of the items or interest, so they do not reflect the case which the preference of them have the high average with the uniform distribution. To solve these problems, we propose a method considering not only the average of the preference but also the deviation. The proposed method provides recommendation results having the high average and low deviation of the preferences, so it reflects the tendency of the entire group members rather than existing group recommendation methods. Through a comparative experiment, we prove that it has a high performance than existing methods, and verify that it has high performance in groups having large number of members as well as small groups.

결과 (한국어) 1:

그룹 추천 특성 및 개인 보다는 그룹의 추세를 분석 하 고 그것의 회원에 게 관련 정보를 제공 합니다. 그러나, 기존의 그룹 추천 방법 그냥 고려 평균 및 항목 또는 관심, 선호의 주파수 그들은 그들의 환경 설정을와 높은 평균 케이스를 반영 하지 않습니다 그래서 균일 분포. 이러한 문제를 해결 하려면 환경 설정 뿐만 아니라 평균도 편차를 고려 하는 방법 제안 한다. 제안된 된 방법 그래서 기존 그룹 추천 방법 보다는 전체 그룹 구성원의 추세를 반영 하는 그것은 환경 설정의 높은 평균 및 편차 데 추천 결과를 제공 합니다. 비교 실험을 통해 우리는 기존의 방법 보다 높은 성능을을 그룹 구성원으로 작은 그룹의 큰 숫자가에서 고성능을가지고 있는지 확인 증명.

결과 (한국어) 2:

그룹 포인트는 특성 및 그룹보다는 개개의 경향을 분석하고 그 부재에 관련된 정보를 제공한다. 그러나, 기존 그룹의 추천 방법은 평균과 항목 또는 관심의 기본 설정의 주파수 고려, 그래서 그들은 그들의 선호도가 균일 한 분포와 높은 평균이 사건을 반영하지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 우선 평균 아니라 편차까지도 고려하는 방법을 제안한다. 제안 된 방법은 환경 설정의 높은 평균과 낮은 편차를 갖는 추천 결과를 제공, 그래서 그것은 전체 그룹 구성원의 경향보다는 기존 그룹의 추천 방법을 반영한다. 비교 실험을 통해, 그것이 기존의 방법보다 더 높은 성능을 갖는다는 것을 증명하고, 그 부재의 수가 많은 그룹의 고성능뿐만 아니라 작은 그룹이 있는지 확인.

결과 (한국어) 3:

팀 - 특성 및 경향 분석 개인 그룹 아니라 관련 정보를 제공하는 회원.하지만 기존 그룹 방법을 생각해 - 방금 평균, 주파수 이 항목을 선호, 취미, 그들은 반영한 사건 안 선호 높은 평균 다 고르게 분배하다.우리는 이 문제를 해결할 방법을 생각해, 있을 뿐만 아니라, 또한 평균 편차 선호.이 방법은 이미 건의를 결과 평균 편차 높고 낮은 취미, 그래서 발전 추세를 반영한다 아니라 전체 구성원 기존 그룹 건의를 방법.비교 실험을 통해, 우리는 그것을 증명할 수 있는 방법을 더 높은 성능, 확인 고성능 때문에 이미 많은 그룹 구성원 및 작은 단체.