本文關鍵詞：一種基于案例推理和協(xié)商的群體推薦算法

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【摘要】：群體推薦是個性化推薦領域一個新的研究熱點,其與傳統(tǒng)個體推薦的重要區(qū)別之一,是需要群體成員進行協(xié)商或談判,以提高群體滿意度。針對該問題,提出了基于案例推理和協(xié)商的群體推薦算法,根據群體成員對項目的歷史評價作為知識庫,從群體用戶角度出發(fā)進行協(xié)商或談判,使用多Agent系統(tǒng)模擬群體用戶在選擇推薦項目問題上的協(xié)商過程,最終達成一致并進行推薦,推薦完成后通過用戶反饋對群體成員的知識庫進行及時更新。選取MovieLens數據庫進行試驗評價,結果表明,文中算法的推薦質量明顯優(yōu)于對比算法。
【作者單位】： 天津大學管理與經濟學部;
【關鍵詞】： 群體推薦 協(xié)商 案例推理 多Agent系統(tǒng)
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271147)
【分類號】：C93
【正文快照】： 1引言推薦系統(tǒng)是為了解決互聯網時代信息超載的技術之一,是信息過濾方法的一個分支。Francesco等[1]將其定義為一種通過用戶特征建�；蚧谏鐣W絡,預測用戶對未使用過的項目(如書籍、音樂、電影等)或社會因素(人或群體)的評分或偏好,來對用戶做出推薦的方法或工具。推薦系統(tǒng)

【共引文獻】

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【相似文獻】

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10 席元凱;吳e，

本文編號：741938