맥락적 사용자 영향력을 이용한 일시적 그룹에 대한 새로운 항목 추천

그룹 추천 시스템은 사용자 그룹이 함께 즐길 수 있는 적절한 항목을 찾는 데 도움을 줍니다. TV 시청이나 레스토랑에 가는 것과 같은 많은 활동은 본질적으로 그룹 기반이므로, 그룹 추천 문제는 매우 관련성이 높습니다. 본 논문에서는 일시적 그룹, 즉 구성원이 처음으로 함께할 수 있는 그룹을 연구합니다. 최근 접근 방식은 오프라인에서 학습될 복잡한 모델을 도입하여 새로운 항목을 처리할 수 없게 만든 반면, 우리는 새로운 항목도 관리할 수 있는 그룹 추천 시스템을 제안합니다. 보다 구체적으로, 우리의 기술은 개별 구성원의 맥락적 영향을 바탕으로 그룹의 항목에 대한 선호도를 결합하여 결정합니다. 여기서 맥락적 영향력은 주어진 상황에서 개인이 그룹의 결정을 이끌 수 있는 능력을 나타냅니다. 우리는 실제 그룹이 수행한 시청 기록을 포함한 TV 데이터 세트에서 광범위한 실험 평가를 수행하여 우리의 접근 방식이 문헌의 유사 기술보다 우수함을 보여주었습니다.