Soziale Faktoren in gruppenbasierten Empfehlungssystemen

In diesem Artikel überprüfen wir die bestehenden Techniken in gruppenbasierten Empfehlungssystemen und schlagen einige Verbesserungen vor, die auf der Untersuchung der unterschiedlichen individuellen Verhaltensweisen bei der Durchführung eines Entscheidungsprozesses basieren. Unsere Methode umfasst eine Analyse der Gruppenzusammensetzung der Persönlichkeit und des Vertrauens zwischen den einzelnen Gruppenmitgliedern, um die Genauigkeit der Gruppeneempfehlungen zu verbessern. Auf diese Weise simulieren wir den Argumentationsprozess, den Gruppen von Menschen verfolgen, wenn sie sich auf eine gemeinsame Aktivität einigen, auf realistischere Weise. Darüber hinaus reflektieren wir, wie sie erwarten, dass das System sich in einem langfristigen Empfehlungsprozess verhält. Dies wird erreicht, indem eine Erinnerung an frühere Empfehlungen einbezogen wird, die die Zufriedenheit der Benutzer erhöht, deren Präferenzen in früheren Empfehlungen nicht berücksichtigt wurden.