抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オンラインソーシャルネットワークの開発と普及により,人々が友人やacquaによるグループ活動に参加し,共有することが明らかになっている。これは,個々のユーザだけでなく,ユーザのグループのニーズを満たすことを目的とするグループ推薦に関する研究を動機づける。しかしながら,異なるグループメンバーの異なる好みを如何に集めるかは,依然として挑戦的な問題である。1)グループにおけるメンバーの選択は,個人的選好,グループトピック,および社会的関係のような様々な要因によって影響される。2)ユーザは,異なるグループにおいて異なる影響を持つ。本論文では,グループに対する関心点(POIs)を推奨するために,生成地理社会グループ推薦モデル(GSGR)を提案した。具体的には,GSGRは,地理情報,グループ話題,および勧告に対する社会的影響により影響される個人的選好を良くモデル化する。さらに,推奨を行うとき,GSGRは,POIに対するグループの選好スコアを推定するために,異なる重みを持つグループメンバーの選好を凝集させる。2つのデータセットに関する実験結果は,GSGRがグループ推薦において効果的であり,最先端の方法より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】