Group Modeling discusses different

Group Modeling discusses different strategies for combining individual user models to select TV items to suit groups of viewers. Many issues related with group recommendation are discussed, such as normalization, linearity, misery, order, solidarity, and fairness. Through experiments, the author explores how viewers select programs for a group to watch based on ratings for each of them, investigates how satisfied the group believe they would be with programs chosen by different strategies, and analyzes three proposed algorithms for presenting a sequence of items that take order and ratings into account.

결과 (한국어) 1:

그룹 모델링 TV 시청자의 그룹에 맞게 항목을 선택 하려면 개별 사용자 모델 결합을 위한 다른 전략을 설명 합니다. 그룹 추천과 관련 된 많은 문제는 정규화, 선형성, 불행, 순서, 연대, 공정성 등 설명 합니다. 실험을 통해 저자 시청자 그들 각각의 따라 등급을 보고 그룹에 대 한 프로그램을 선택 하는 방법을 탐구, 그들은 다른 전략에 의해 선택 하는 프로그램 일 것 이라고 믿는다 그룹 어떻게 만족 조사 고 제시 하는 순서와 계정에 평가 하는 항목의 시퀀스에 대 한 세 가지 제안 된 알고리즘을 분석 합니다.

결과 (한국어) 2:

그룹 모델링 시청자 그룹에 맞춰 TV 항목을 선택하기 위해 개별 사용자 모델을 조합하는 다른 방법을 검토. 그룹의 추천과 관련된 많은 문제는 이러한 정상화, 선형성, 불행, 위해, 연대, 공정성과 같이 설명합니다. 실험을 통해, 저자는 시청자 선택 프로그램이 이들 각각에 대한 평가를 기반으로 볼 수있는 그룹이 그룹이 서로 다른 전략에 의해 선택된 프로그램이 될 것입니다 생각 얼마나 만족 조사 및 항목의 순서를 제시하기위한 세 가지 제안 된 알고리즘을 분석하기위한 방법을 탐구 그 계정으로 순서와 등급을.

결과 (한국어) 3:

그룹 전략 시뮬레이션 다른 사람의 연구 결합 사용자 모드 선택 잘 텔레비전 프로젝트 그룹 볼 수 있다.많은 문제를 토론 그룹 정상화 -, 예를 들면, 맞고, 고생, 계단, 단결, 공정한.이 글은 실험을 통해 관객 어떻게 한 그룹 선택 사업 기반 시청률 보고 모두도대체 어떻게 믿고 만족시킬 수 그룹 선택 정책을 프로그램 분석, 왜 세 순서 알고리즘 물품 및 등급 고려해 주문.