基于信息匹配的群组推荐
群组推荐已成为当前Web推荐领域中的主要研究问题之一.针对目前主流的群组推荐方法没有考虑用户作为群组成员时的喜好变化的问题,引入信息匹配的概念,在计算用户与物品的相关性概率的基础上提出一个基于群组推荐的概率模型.该模型根据群组类型计算群组与物品的相关性概率,并依据不同群组类型的排名策略,生成群组的推荐列表.在MoviePilot数据集上,通过比较典型算法和信息匹配算法实现群组推荐时的实验结果,验证了基于信息匹配的群组推荐模型的有效性.
群组推荐 信息匹配 概率模型 排名策略
邵波 李贵 李征宇 韩子扬 孙平
沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳110168
国内会议
北京
中文
38-43
2015-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）