本文選題：群體推薦 + 成員接受度��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年11期

【摘要】：由于群體成員個性不同,尤其在群成員意見沖突情況下如何準(zhǔn)確獲取群體成員偏好是群體推薦系統(tǒng)進(jìn)行有效推薦的關(guān)鍵。針對上述問題,充分考慮群體成員在沖突情境下的行為特征,采用Thomas-Kilmann行為沖突模式分析方法(TKI)衡量群成員在沖突情境下對不同偏好的接受度;并將群體成員接受度和成員—群體相似度有機(jī)融合到傳統(tǒng)群體推薦算法中,提出了一種新的混合群體推薦算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比傳統(tǒng)群體推薦算法的推薦精度有較為明顯的改善。
[Abstract]:Because of the different personality of the group members, especially in the group members' opinion conflict, how to obtain the group members' preference accurately is the key to the effective recommendation of the group recommendation system. In view of the above problems, the behavior characteristics of the group members in the conflict situation are fully considered, and the Thomas-Kilmann behavior conflict model analysis method (TKI) is used to measure the group formation. The acceptance of different preferences under the conflict situation, and the combination of group membership acceptance and member group similarity to the traditional group recommendation algorithm, a new hybrid group recommendation algorithm is proposed. The experimental results show that the new algorithm has a more obvious improvement than the traditional group recommendation algorithm.

【作者單位】： 中山大學(xué)管理學(xué)院;香港城市大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71772187;70971141) 廣東省自然科學(xué)基金資助項目(2014A030313184) 國家教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃資助項目(15YJA630070)
【分類號】：TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐義峰;徐云青;劉曉平;;一種基于時間序列性的推薦算法[J];計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2006年10期

2 余小鵬;;一種基于多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用;2007年06期

3 張立燕;;一種基于用戶事務(wù)模式的推薦算法[J];福建電腦;2009年03期

4 王晗;夏自謙;;基于蟻群算法和瀏覽路徑的推薦算法研究[J];中國科技信息;2009年07期

5 周珊丹;周興社;王海鵬;倪紅波;張桂英;苗強(qiáng);;智能博物館環(huán)境下的個性化推薦算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年19期

6 王文;;個性化推薦算法研究[J];電腦知識與技術(shù);2010年16期

7 張愷;秦亮曦;寧朝波;李文閣;;改進(jìn)評價估計的混合推薦算法研究[J];微計算機(jī)信息;2010年36期

8 夏秀峰;代沁;叢麗暉;;用戶顯意識下的多重態(tài)度個性化推薦算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年16期

9 楊博;趙鵬飛;;推薦算法綜述[J];山西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年03期

10 尹長青;楊單稷;;基于視頻的智能推薦算法[J];科技傳播;2011年22期

相關(guān)會議論文 前10條

1 王韜丞;羅喜軍;杜小勇;;基于層次的推薦:一種新的個性化推薦算法[A];第二十四屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2007年

2 唐燦;;基于模糊用戶心理模式的個性化推薦算法[A];2008年計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會論文集[C];2008年

3 秦國;杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

4 梁莘q，

本文編號：1867876