Group recommendation, which makes r

Group recommendation, which makes recommendations to a group of users instead of individuals, has become increasingly important in both the workspace and people’s social activities, such as brainstorming sessions for coworkers and social TV for family members or friends. Group recommendation is a challenging problem due to the dynamics of group memberships and diversity of group members. Previous work focused mainly on the content interests of group members and ignored the social characteristics within a group, resulting in suboptimal group recommendation performance. In this work, we propose a group recommendation method that utilizes both social and content interests of group members. We study the key characteristics of groups and propose (1) a group consensus function that captures the social, expertise, and interest dissimilarity among multiple group members; and (2) a generic framework that automatically analyzes group characteristics and constructs the corresponding group consensus function. Detailed user studies of diverse groups demonstrate the effectiveness of the proposed techniques, and the importance of incorporating both social and content interests in group recommender systems.

결과 (한국어) 1:

그룹 추천, 개인 대신 사용자 그룹에 게 권장 하 게, 작업 영역 및 사람들의 사회 활동, 가족 구성원 또는 친구에 대 한 동료와 소셜 TV에 대 한 브레인 스토밍 세션 등에서 점점 더 중요 한 되고있다. 그룹 추천은 그룹 구성원의 역학 및 그룹 구성원의 다양성 도전적인 문제 이다. 이전 작업 그룹 구성원 콘텐츠 관심사에 주로 집중 하 고 그룹 내에 차선 그룹 추천 성능을 사회적 특성을 무시. 이 작품에서는, 우리는 그룹 구성원의 사회 및 콘텐츠 이익을 활용 그룹 추천 방법을 제안 합니다. 우리 그룹의 주요 특징을 연구 하 고 제안 (1) 사회, 전문성, 그리고 여러 그룹 멤버; 중 이자 서로 그룹 일치 기능 (2) 자동으로 그룹 특성을 분석 하 고 해당 그룹 합의 기능을 구성 하는 일반 프레임 워크. 다양 한 그룹의 상세한 사용자 연구 제안 된 기술의 효과 사회 및 콘텐츠 관심이 그룹 추천자 시스템 통합의 중요성을 보여 줍니다.

결과 (한국어) 2:

대신 개인의 사용자 그룹에 대한 권장 사항을 그룹 추천, 작업 공간 및 동료와 가족이나 친구를위한 소셜 TV에 대한 브레인 스토밍 세션으로 사람들의 사회 활동, 모두에서 점점 더 중요 해지고있다. 그룹의 추천으로 인해 그룹 구성원 및 그룹 구성원의 다양성의 역학에 어려운 문제이다. 이전 작업은 그룹 구성원의 내용의 이해에 주로 집중하고 차선 추천 기 성능의 결과로, 그룹 내 사회적 특성을 무시. 이 작품에서 우리는 그룹 구성원의 사회 및 콘텐츠의 이익을 모두 활용하는 그룹의 추천 방법을 제안한다. 우리는 그룹의 주요 특성을 공부하고 여러 그룹 구성원 간의 사회적, 전문 지식, 관심의 유사성을 캡처 그룹 합의 기능을 (1)을 제안한다; 및 (2)가 자동으로 그룹의 특성을 분석하고 해당 그룹 합의 함수를 구성하는 일반적인 프레임 워크. 다양한 그룹의 사용자 상세 연구 제안 기법의 효율성, 그룹 추천 기 시스템의 사회적 이익 및 컨텐츠 모두를 통합하는 것의 중요성을 보여준다.

결과 (한국어) 3:

팀 - 이 건의를 아니라 사람이 한 무리의 사용자 이미 점점 더 중요한 작업 공간, 사람들이 모두 사회 활동 등 여러 번 가족 동료, 사회, 텔레비전, 친구.그룹 어려운 문제 때문에 - 다이내믹스 그룹 구성원 및 다른 그룹 구성원.옛날 일을 주요 내용을 그룹 구성원 대한 이익을 소홀히 한 팀 내에서 사회 성질 때문에 - 한번 성능 그룹.이 일에 대해, 우리는 한 무리의 두 건의 이용해서 사회 내용 이익 단체 회원들.우리는 연구 그룹 중요한 기능을 대해 (1) 한 무리의 잡아 합의 기능 사회, 전문 지식을 다른, 이익을 많이 그룹 구성원; (2) 이 그룹 일반 틀 분석 자동 특성 및 건설 대해 상응하는 그룹 기능을 가지고 있다.다른 그룹 상세한 사용자 연구 유효기간을 기술, 반드시 될 뿐만 아니라, 사회적, 내용 이익을 - 시스템 그룹.