原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
由于群体成员个性不同,尤其在群成员意见冲突情况下如何准确获取群体成员偏好是群体推荐系统进行有效推荐的关键.针对上述问题,充分考虑群体成员在冲突情境下的行为特征,采用Thomas-Kilmann行为冲突模式分析方法(TKI)衡量群成员在冲突情境下对不同偏好的接受度;并将群体成员接受度和成员一群体相似度有机融合到传统群体推荐算法中,提出了一种新的混合群体推荐算法.实验结果表明,新算法比传统群体推荐算法的推荐精度有较为明显的改善.
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文献信息
篇名 一种考虑群成员接受度及相似度的群体推荐算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 群体推荐 成员接受度 成员一群体相似度
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3285-3290,3298
页数 7页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王茜 中山大学管理学院 25 217 6.0 14.0
2 喻继军 中山大学管理学院 6 6 2.0 2.0
3 邓伟伟 香港城市大学商学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
群体推荐
成员接受度
成员一群体相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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总被引数(次)
238385
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