Group recommendation, which provides a group of users with information 번역 - Group recommendation, which provides a group of users with information 한국어 말하는 방법

Group recommendation, which provide

Group recommendation, which provides a group of users with information items, has become increasingly important in both the workspace and people’s social activities. Because users change their preferences or interests over time, the dynamics and diversity of group members is a challenging problem for group recommendation. In this article, we introduce a novel group recommendation method via fusing the modified collaborative filtering methodology with the temporal factor in order to, solve the dynamics problem. Meanwhile, we also put forward a new method of eliminating sparse problem so as to improve the accuracy of recommendation. We have tested our method in the music recommendation domain. Experimental results indicate the proposed group recommender method provides better performance than an original method and gRecs. The result of efficiency and scalability test also shows our method is usable.
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결과 (한국어) 1: [복제]
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사용자의 그룹 정보 항목 제공, 그룹 추천, 작업 영역 및 사람들의 사회 활동에 점점 더 중요 한 되고있다. 때문에 사용자가 시간이 지남에 따라 그들의 환경 설정 또는 이익을 변경, 역학 및 그룹 구성원의 다양성 그룹 추천에 대 한 도전적인 문제입니다. 이 문서에서는, 우리는 역학 문제를 해결 하려면 수정 된 협업 필터링 방법론 시간적 요소와 융합을 통해 새로운 그룹 추천 방법을 소개 합니다. 한편, 우리 또한 앞으로 넣어 권고의 정확도 개량 하기 위하여 스파스 문제를 제거 하는 새로운 방법. 음악 추천 도메인에 우리의 방법을 테스트 했습니다. 실험 결과 제안 된 그룹 추천자 메서드는 원래 메서드와 gRecs 보다 더 나은 성능을 제공 합니다 나타냅니다. 효율성과 확장성 테스트의 결과 또한 우리의 방법은 사용할 수 보여줍니다.
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결과 (한국어) 2:[복제]
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정보 항목과 사용자 그룹을 제공 그룹 추천, 작업 공간과 사람들의 사회 활동 모두에서 점점 더 중요 해지고있다. 사용자가 시간이 지남에 따라 그 설정 또는 변경을 이해하기 때문에, 역학 및 그룹 멤버의 다양성은 그룹 추천 대한 도전 문제이다. 본 문서에서는, 역학 문제를 해결하기 위해 시간적 인자 수정 협동 필터링 방법을 통해 융합 신규 그룹 추천 방법을 소개한다. 한편, 우리는 또한 추천의 정확도를 개선하기 위해 부족한 문제를 제거하는 새로운 방법을 제안했다. 우리는 음악 추천 도메인의 우리의 방법을 테스트했습니다. 실험 결과는 제안 된 그룹 추천인 방법은 원래 gRecs 방법 및보다 나은 성능을 제공하고 나타낸다. 효율성과 확장 성 테스트의 결과는 또한 우리의 방법을 사용할 수 보여줍니다.
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결과 (한국어) 3:[복제]
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팀 - 위해 사용자 정보 프로젝트, 이미 점점 더 중요한 작업 공간, 두 사람의 사회 활동.사용자 전환 때문에 그 시간에 취향 또는 이익을, 다른 그룹 다이내믹스, 모두 한 팀 - 어려운 문제.이 글은우리가 제출한 새로운 방법을 통해 이 건의를 융합 수정 그룹 필터 순차 인자 방법 위해서 다이내믹스 문제를 해결할 수 있다.동시에 대해 일종의 성긴 문제 등 없앨 방법을 정밀도 개선 -.우리는 우리 방법 테스트 이 음악 - 영역.실험의 결과 - 방법은 안 그룹 낫다. grecs 원래 법.효율 시험 결과, 정말 우리 방법: 사용할 수 없습니다.
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