基于子组与社会行为的缩小群组推荐列表方法

• 作者: 刘学军 张欣 徐新艳 毛宇佳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 群组推荐 子组 容忍度 利他行为 推荐列表
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 202-209
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 9925字
• 语种: 中文

摘要

以多个用户为推荐对象的组推荐系统已成为研究热点.目前,组推荐系统大多考虑如何充分挖掘用户偏好来尽可能满足所有用户的需求,但这也造成了推荐列表规模过大的问题,从而导致群组成员无法快速做出决定.针对该问题,文中提出了一种缩小群组推荐列表的方法(Recommendation Method based on Sub-Group and Social Behavior,RMSGSB).该方法通过划分子组来缩小群组规模并减少群组偏好属性数量,利用成员的社会行为,从容忍度与利他行为两方面为子组分配权重,以保证推荐公平性.在真实数据集上的实验对比结果表明,该算法具有更好的群组推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐新艳	南京工业大学计算机科学与技术学院	13	24	4.0	4.0
2	刘学军	南京工业大学计算机科学与技术学院	59	564	12.0	21.0
3	张欣	南京工业大学计算机科学与技术学院	6	11	2.0	3.0
4	毛宇佳	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0