Applying uncertainty theory to group recommender systems taking account of experts preferences
Applying uncertainty theory to group recommender systems taking account of experts preferences
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将不确定性理论应用于考虑专家偏好的群体推荐系统
DOI：
10.1007/s11042-017-4922-4
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发表时间：
2018-05
影响因子：
3.6
通讯作者：
Yu Ting
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guo Junpeng;Sun Lihua;Li Wenhua;Yu Ting
本研究的目的是通过加权每个群体成员的偏好来生成对群体的推荐。我们采用不确定统计的专家组和遗传算法（GA）的偏好得分来平衡组成员（UGA）的权重。然后根据用户评分和专家评分设计了一个小组简介。基于不确定性理论提出了一种新的相似性度量方法来细化K-近邻（KNN）的个数。通过整合不确定统计和新的相似性度量，从MovieLens和Gym数据集开发了组配置文件。实验表明，该方法是显着优于两个基线方法在生成组推荐。
This study aims to generate recommendations for a group by weighting the preferences of each group member. We applied uncertain statistics to the preference scores of a panel of experts and a genetic algorithm (GA) to balance the weights of the group members (UGA). A group profile was then designed on the basis of the user ratings and the scores of the experts. A novel similarity measure was then developed based on uncertainty theory to refine the number of K-nearest neighbors (KNN). By integrating uncertain statistics and the novel similarity measure, group profiles were developed from the MovieLens and Gym datasets. Experiments demonstrated that the proposed approach was significantly better than two baseline approaches in generating group recommendations.
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DOI：
10.1016/j.eswa.2014.05.001
发表时间：
2014-11
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
Le Hoang Son
通讯作者：
Le Hoang Son
不确定集合论和不确定推理规则及其在不确定控制中的应用
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1007/978-1-4899-7637-6_22
发表时间：
2015
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Judith Masthoff
通讯作者：
Judith Masthoff
DOI：
10.3233/ifs-130919
发表时间：
2014
期刊：
J. Intell. Fuzzy Syst.
影响因子：
--
作者：
Sibo Ding
通讯作者：
Sibo Ding
DOI：
10.1007/0-306-48019-0_11
发表时间：
2001-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Mark O'Connor;D. Cosley;J. Konstan;J. Riedl
通讯作者：
Mark O'Connor;D. Cosley;J. Konstan;J. Riedl