抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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グループ推薦などのグループ指向サービスはユーザのグループのためのサービスを提供することを目指した。これらの応用のために,種々のグループメンバの選好を集約するためにどのように厳しいが最も重要な問題である。ゲーム理論に触発されて,本論文では,ゲーム法によるグループ内メンバーの選択をシミュレートするNash均衡の概念を研究することを提案した。この線に沿っては,まず,すなわち,この群の平衡解,与えられた群シーン中の各個々のメンバー二枝刈りアプローチの助けを借りての選好(グループ依存最適選択)を計算した。グループメンバーから各群の凝集ユニタリー選択性を得るために,著者らは潜在的空間における選好を集約し,評定空間における最終グループ選好を推定するマトリックス因数分解ベース法を設計した。グループ選好を得た後,グループ指向サービス(例えば,グループレコメンデーション)を直接提供することができる。最後に,複数の側面からの二種の実世界データセット上での包括的実験を構築した。結果は筆者らの手法の有効性を明確に示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】