From our daily life experience, we

From our daily life experience, we may observe that many group activities are usually proposed and organized by some active people, while other participants mostly follow the agenda. Similarly, in decisions such as item selections, some group members may out-speak others in expressing their preferences (due to expertise, authority, or other personality factors) and thus have more influence on the decision. Therefore, the group selection decisions may reflect their opinions more than other indiscriminate group members. To quantify such influence, we introduce a latent variable of personal impact in our model to better capture how likely a user would influence a decision made within a group.

In our model, the personal impact of each individual user ui can be abstracted as a positive numerical value γi, where a higher value indicates greater impact on a group’s decisions. For |U| users, we use ~γ to represent all the personal impacts. More specifically, γi reflects the relative probability to influence a group decision. In other words, the probability that a user is the representative of the group is:

결과 (한국어) 1:

우리의 일상 생활의 경험에서 우리는 많은 그룹 활동은 일반적으로 제안 하 고 다른 참가자는 대부분 의제를 수행 하는 동안 활성 사람도 주최를 관찰할 수 있습니다. 마찬가지로 항목 선택 등 의사 결정에 일부 그룹 구성원 수 밖 이야기 다른 사람 (때문에 전문 지식, 권위, 또는 다른 성격 요인) 그들의 특혜를 표현 하며 따라서 결정에 더 많은 영향력을가지고. 따라서, 그룹 선택 결정 수 있습니다 다른 무차별 그룹 구성원 보다는 더 그들의 의견을 반영 하 고 있다. 이러한 영향을 계량 하기 우리가 더 나은 캡처 사용자 그룹 내에서 결정 영향을 미칠 것 이라고 가능성을 우리의 모델에 개인 영향의 잠재 변수 소개. 우리의 모델에서 각 개별 사용자 ui의 개인 영향 긍정적인 숫자 값 γi, 더 높은 그룹의 결정에 큰 영향을 나타냅니다으로 추상 수 있습니다. 에 대 한 | U| 우리가 사용 하는 사용자, ~ 모든 개인 영향을 대표 하는 γ. 좀 더 구체적으로, γi 그룹 결정에 영향을 상대적 확률을 반영 합니다. 즉, 사용자는 그룹의 대표 가능성은:

결과 (한국어) 2:

다른 참가자 대부분이 의제를 수행하면서 우리의 일상 생활 경험에서, 우리는 많은 그룹 활동은 일반적으로 제안 된 일부 활동적인 사람에 의해 구성되는 것을 관찰 할 수 있습니다. 마찬가지로, 항목 선택 등의 결정에 일부 그룹 구성원 (때문에 전문 지식, 권위, 또는 다른 성격 요인), 환경 설정을 표현하는 다른 사람을 밖으로 말할 수 있으며, 따라서 의사 결정에 ​​더 많은 영향을 미친다. 따라서 그룹 선택 결정은 다른 무차별 그룹 멤버보다 그들의 의견이 더 반영 할 수있다. 이러한 영향을 정량화하기 위해, 우리는 더 나은 그룹 내에서 의사 결정에 ​​영향을 미칠 것입니다. 사용자 가능성을 캡처하는 우리의 모델 개인에 미치는 영향의 잠재 변수를 소개하는 우리의 모델에서는이 각 개별 사용자 UI의 개인에 미치는 영향이 긍정적으로 추출 할 수있다 더 높은 값은 그룹의 결정에 큰 영향을 나타내는 수치 γi. 에 대한 | U | 사용자들은 우리 γ 모든 개인 영향을 나타내는 데 사용 ~. 구체적으로는, γi는 그룹 결정에 영향을 상대적 확률을 반영한다. 즉, 사용자는 그룹의 대표 확률은 :