基于協(xié)商的群體推薦算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,“信息過(guò)度”已經(jīng)成為人們急需解決的問(wèn)題之一。由于傳統(tǒng)的信息過(guò)濾方法不能滿足用戶的個(gè)性化需求,社會(huì)化信息過(guò)濾方法應(yīng)運(yùn)而生。其中以協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)為核心的個(gè)體個(gè)性化推薦,在理論和實(shí)際應(yīng)用上都得到很大發(fā)展。
　　群體推薦是個(gè)性化推薦領(lǐng)域一個(gè)新的研究熱點(diǎn),它面向群體,而非個(gè)人。人的復(fù)雜性和異質(zhì)性是群體推薦的研究難點(diǎn)之一,而普通群體推薦系統(tǒng)往往無(wú)法平衡所有群體成員的偏好,所得的推薦結(jié)果會(huì)造成群體整體滿意度的低下。針對(duì)該問(wèn)

2、題,解決思路之一群體成員對(duì)推薦項(xiàng)目進(jìn)行協(xié)商。本文將基于案例推理方法和協(xié)商理論用于群體推薦系統(tǒng),通過(guò)模擬群體成員在推薦項(xiàng)目上進(jìn)行協(xié)商來(lái)達(dá)成一致,并根據(jù)該思路提出算法。
　　本文首先闡述了個(gè)體推薦、群體推薦、協(xié)商理論和基于案例推理方法的理論基礎(chǔ)和研究現(xiàn)狀。根據(jù)群體成員對(duì)項(xiàng)目的歷史評(píng)價(jià)作為知識(shí)庫(kù),從群體成員角度出發(fā),首先考慮簡(jiǎn)單雙人小組推薦,通過(guò)Agent模擬群體成員針對(duì)推薦項(xiàng)目協(xié)商的過(guò)程,設(shè)定一定的協(xié)商輪數(shù)和耐心程度,達(dá)成一致并獲得推