In this paper, we propose a probabi

In this paper, we propose a probabilistic model, namely, the personal impact topic (PIT) model, for group recommendations. This model naturally captures the process in which an item is selected collectively by an adhoc group. In this model, user preferences over items are abstracted into a number of latent topics. As such, each user's personal preference is modeled as a distinct distribution over all these topics, while each topic is expressed as a distinct distribution over all the items. Now a key issue is how an item is selected by a group of users, each of whom has her own preferences. While each group member may contribute to the group decision, we model the decision making process for an adhoc group with two key points. First, group decision on item selection follows the personal preferences of group members. Second, for a given item selection event (i.e., a decision on a group activity), a group member is probabilistically chosen to be a group decision representative (or representative for short)3. In this model, we introduce the personal impact parameter to control this process such that users with higher personal impact values shall have higher probabilities to serve as a group representative.

결과 (한국어) 1:

이 논문에서 우리 그룹 권장 사항에 대 한 확률 모델, 즉, 개인 영향 항목 (구 덩이) 모델을 제안합니다. 이 모델은 자연스럽 게 항목이 adhoc 그룹에 의해 공동으로 선택 되어 있는 프로세스를 캡처합니다. 이 모델에서 사용자 기본 설정 항목은 다양 한 숨겨진 항목으로 추상화 되어 있습니다. 따라서, 각 사용자의 개인적인 취향으로 모델링 됩니다 고유한 배포 이러한 모든 주제에 각 항목은 모든 항목에 고유한 배포로 표시 하는 동안. 이제 중요 한 문제는 사용자의 그룹에 의해 항목을 선택 하는 방법, 각 대상의 그녀의 자신의 환경 설정이 하고있다. 각 그룹 멤버는 그룹 결정에 기여할 수 있습니다, 하는 동안 우리 모델 결정 만드는 과정에 있는 adhoc 그룹 두 가지 핵심 포인트에 대 한. 첫째, 그룹 결정 항목 선택에 그룹 구성원의 개인 기본 설정을 다음과 같습니다. 둘째, 주어진된 항목 선택 이벤트 (즉, 그룹 활동에 대 한 결정)에 대 한 그룹 구성원 가능성 선택 그룹 결정 대표 (또는 간결을 위한 대표) 3. 이 모델에서는 개인 영향 매개 변수 같은 사용자가 더 높은 개인 영향 값 한다 그룹 대표 역할을 더 높은 확율이이 프로세스 제어를 소개 합니다.

결과 (한국어) 2:

본 논문에서는 그룹의 권고 확률 모델, 즉, 개인에 미치는 영향 항목 (PIT) 모델을 제안한다. 이 모델은 자연스럽게 항목 애드혹 그룹에 의해 집합 적으로 선택하는 과정을 캡처한다. 이 모델에서 항목을 통해 사용자 환경 설정은 잠재 주제들로 추상화된다. 각 주제는 모든 항목에 걸쳐 뚜렷한 분포로 표현되는 동안 이와 같이, 각 사용자의 개인적인 취향이 모든 주제를 통해 서로 다른 분포로 모델링된다. 이제 중요한 문제는 항목이 자신의 환경 설정을 가지고 각 누구의 사용자 그룹에 의해 선택되는 방법이다. 각 그룹 멤버가 그룹의 결정에 기여할 수 있지만, 우리는 두 가지 중요한 점 애드혹 그룹의 결정 과정을 모델링. 먼저 아이템 선택에 그룹 결정은 그룹 구성원의 개인적 선호도를 따른다. 둘째, 주어진 항목 선택 이벤트 (즉, 그룹 활동에 결정), 그룹 멤버는 확률 (짧은 또는 대표자) 기 판정 대표로 선택되는 3. 이 모델에서는 높은 개인 충격 값을 갖는 사용자는 그룹 대표 역할을 높은 확률을 가진다되도록이 프로세스를 제어하기 위해 개인 충격 파라미터를 소개한다.

결과 (한국어) 3:

이 글은 일종의 확률 모델, 즉, 개인 충격 테마 (구덩이) 모델, 그룹 건의를 제기했다.이 모델 당연히 잡아 과정 중 한 항목을 집단의 가 그룹 선택.이 모델, 사용자 선호 물건을 모두 추상 몰래 다룰 수 있다.그래서모든 사용자 개인의 독특한 분포 모델 이 모든 문제는, 비록 모든 문제는 다른 분포 대해 모든 항목.지금 중요한 문제를 어떻게 한 선택 사항 한 무리의 사용자, 모든 사람이 자신의 선호.비록 할 수 있는 모든 팀 단체 결정우리 형 결정 과정 가 그룹 한 두 요점.첫째, 그룹 선택 같습니다. 이 결정을 프로젝트 그룹 구성원 개인 선호.둘째, 주어진 항목 선택 (예: 결정을 사건, 한 팀 활동을), 멤버 될 확률이 그룹 선택 (혹은 대표 제 대표 짧은) 3.이 모델개인 영향을 도입 제어 변수 이렇게 이 과정에서 사용자 개인 영향을 반드시 높은 값을 확률이 높은 그룹 대표 되었다.