Nowadays we are experiencing stunni

Nowadays we are experiencing stunning changes. The phenomenon from the last 50 years has changed into ”On-line revolution”, which has a great impact on the every human life routines. These changes result into the huge information explosion. The amount of information over the Web is increasing dramatically, which brings several serious problems in the connection to the information accessibility.
Web and information technologies should make our everyday life easier and more comfortable, or in other words, they should relieve us from routine actions and strengthen social interactions. Recommender systems try to help us in everyday life by reducing the information overload problem. Standard recommendation approaches used in various domains focus mostly on a single-user. However, there are plenty of situations when the user interacts socially, with or without restraint.
In some situation we want to interact socially (e.g. dinner with friends), but in other situations we are forced to participate in groups (e.g. mass transit). We are also a part of much larger social groups, which form our behavior and are adjusting norms [8]. It is clear that in the context of the group, recommendation obtains new dimensions - the single-user preferences and needs are important, moreover, the others preferences and thus the group’s needs to become more visible.
For such scenarios, the group recommendation is the optimal solution. The user is considered as a group member and actually generated recommendations should consider other group’s members respectively. Nowadays there is only little attention paid to consider social aspects of individuals and the group as a unit.
Incorporating users’ social links based on social networks and users’ personalities and other contexts seems to be interesting research topic these days, while it can bring reality to the recommendation process and to the group modeling. From the view of group recommendation and social background, the social interaction, groupthink or the distance of opinions are interesting attributes [43,48] to research, while they can be partially extracted directly from the social networks structure [51].
The group recommendation is currently used in several domains as TV, movie, music, or holidays. The increase of social networking and mobile devices reveals new domains where the group recommenders can be applied as collaborative cooperation support, game scenario recommendation for group of users, learning, articles recommendation or graphical interface personalization. Depending on the domain, the recommendation can be immediately experienced by the group members on the one place (music in the gym), or only the suggestion can be recommended (holiday trips). Moreover, group members do not have to experience the recommended items at the same place and time (online educational system). Introducing virtual instead of real groups dramatically increases the amount of domains where group recommenders or group principles can be used and the advantage of such approach can be profitable.

결과 (한국어) 1:

요즘 우리는 놀라운 변화를 겪고 있다. 마지막 50 년에서 현상 "온라인 혁명", 모든 인간의 삶에 루틴에 큰 영향을 미치고로 변경 되었습니다. 이러한 변화는 거 대 한 정보 폭발에 결과. 정보 접근성에 대 한 연결에 여러 가지 심각한 문제를 입으 면 웹을 통해 정보의 양은 극적으로 증가 하고있다.더 편안 하 고 쉽게 웹 및 정보 기술은 우리의 일상 생활을 해야 하거나 다른 말로 하면, 그들은 일상적인 작업에서 우리를 완화 하 고 사회적 상호 작용을 강화 한다. 추천 시스템은 정보 과부하 문제를 줄여 일상 생활에 도움이 하려고 합니다. 다양 한 도메인 초점 주로 단일 사용자에에서 사용 되는 표준 권장 접근. 그러나, 많은 있다 상황의 경우 사용자 상호 작용 하는 사회적으로, 또는 감 금 없이.일부 상황에서 우리가 (예: 친구 들과 함께 저녁), 사회적 상호 작용 하지만 다른 상황에서 우리는 그룹 (예: 교통)에 참여 하도록 강요. 우리는 또한 우리의 행동 양식과 규범 [8]을 조정 하는 훨씬 더 큰 사회 집단의 부분입니다. 그것은 그룹의 컨텍스트, 추천 가져옵니다 새로운 차원-단일 사용자 환경과 요구는 또한, 중요 한, 분명 다른 환경과 더 표시 되는 그룹의 요구를 따라서.이러한 시나리오에 대 한 그룹 추천 최적의 솔루션입니다. 사용자 그룹 구성원으로 간주 됩니다 하 고 실제로 생성 된 권장 사항을 각각 다른 그룹의 멤버를 고려해 야. 요즘 개인 및 단위 그룹의 사회적 측면을 고려 하는 것 지불 하는 작은 주의 있다.소셜 네트워크를 기반으로 사용자의 소셜 링크 통합 그리고 사용자의 개성과 다른 컨텍스트 추천 프로세스 그룹 모델링 하 고 현실을 가져올 수 있는 동안 흥미로운 연구 주제를이 요즘 될 것 같습니다. 보기에서 그룹 추천 및 사회적 배경, 사회적 상호 작용, 집단 또는 의견의 거리는 재미 있는 특성 [43,48] 연구, 그들은 부분적으로 추출 될 수 있다 하는 동안 소셜 네트워크 구조 [51]에서 직접.그룹 추천 현재 TV, 영화, 음악, 또는 휴일 여러 도메인에 사용 됩니다. 소셜 네트워킹 및 모바일 장치의 증가 어디 그룹 추천자 공동 협력 지원, 학습, 기사 추천 또는 그래픽 인터페이스 개인화 사용자의 그룹에 대 한 게임 시나리오 추천으로 적용할 수 있는 새로운 도메인을 보여준다. 도메인에 따라 추천 한 곳 (체육관에서 음악)에 그룹 멤버에 의해 즉시 경험 있을 수 있다 또는 제안 (휴가 여행) 추천 될 수 있다. 또한, 그룹 구성원 같은 장소 및 시간 (온라인 교육 시스템)에서 권장된 항목을 경험할 필요가 없습니다. 진짜 그룹 대신 가상 극적으로 소개 도메인 그룹 추천자 또는 그룹 원리를 사용할 수 있습니다와 같은 방식의 장점은 수익성이 될 수 있습니다의 양을 증가 시킵니다.

결과 (한국어) 2:

요즘 우리는 놀라운 변화를 경험하고 있습니다. 지난 50 년간의 현상은 모든 인간의 삶 루틴에 큰 영향을 미친다 "온라인 혁명"으로 변경되었습니다. 이러한 변화는 거대한 정보의 폭발로 발생. 웹을 통한 정보의 양. 정보 접근성에 관련하여 몇 가지 심각한 문제가 제공하는 극적으로 증가하고
웹 및 정보 기술 즉 우리의 일상 생활을보다 쉽고 편안하게, 또는해야을, 그들은 일상적인 행동에서 우리를 완화한다 사회적 상호 작용을 강화. 추천 시스템은 정보 과부하 문제를 줄임으로써 일상 생활에서 우리를 도와하려고합니다. 여러 도메인에 사용되는 표준 추천 방법은 단일 사용자에 주로 초점을 맞추고있다. 그러나 사용자가 또는 구속하지 않고, 사회적 상호 작용할 때. 상황이 많이가
어떤 상황에서 우리는 사회적 상호 작용 (친구와 함께 예를 들어 저녁 식사)를 원하지만, 다른 상황에서 우리는 그룹에 참여 (예 : 대중 교통을) 강요하고 있습니다. 우리는 또한 우리의 행동을 형성 훨씬 더 큰 사회 집단의 일부이며 규범을 조정하고 [8]. 이 그룹의 맥락에서 추천 새로운 차원을 획득 것은 분명하다 -. 단일 사용자 환경과 요구는 또한, 다른 환경 때문에 그룹의 요구를 더 볼 수있게하는 중요한
이러한 시나리오, 그룹 추천입니다 최적의 솔루션입니다. 사용자는 그룹의 구성원으로 간주되며 실제로 생성 된 권장 사항은 각각 다른 그룹의 멤버를 고려해야합니다. 요즘. 사회적 개인의 측면과 단위로 그룹을 고려 지불에만 약간의 관심이
이 현실을 가져올 수 있지만 성격과 다른 컨텍스트 '소셜 네트워크와 사용자를 기반으로 소셜 링크'사용자를 통합,이 일 흥미로운 연구 주제로 보인다 추천 처리부 및 상기 그룹 모델링. 그룹 투자 의견 및 사회적 배경의보기에서, 사회적 상호 작용, 집단 사고 또는 의견의 거리가 흥미로운 속성들이 부분적으로 소셜 네트워크 구조 [51]에서 직접 추출 할 수있는 반면 [43,48]을 연구합니다. 아르
그룹 추천 현재 TV, 영화, 음악, 휴일 등의 여러 도메인에 사용된다. 소셜 네트워킹과 모바일 기기의 증가는 그룹 추천인이 공동 협력 지원, 사용자 그룹, 학습, 기사 추천 또는 그래픽 인터페이스 개인화 게임 시나리오의 추천으로 적용 할 수있는 새로운 도메인을 알 수있다. 도메인에 따라, 포인트는 바로 (체육관에서 음악) 한 곳에서 그룹 구성원에 의해 경험 될 수있다, 또는 단지 제안 (휴일 여행) 추천 할 수있다. 또한, 그룹 멤버는 같은 장소와 시간 (온라인 교육 시스템)에서 권장 항목을 경험 할 필요가 없습니다. 대신 실제 그룹 가상 소개 극적 추천인 그룹 또는 그룹 원리 사용될 수 있으며 이러한 방법의 장점은 유익 할 수있는 영역의 크기를 증가시킨다.