59、群体推荐偏好获取方法

群体推荐偏好获取方法

在群体推荐中，如何有效地获取群体的偏好是一个关键问题。本文将介绍两种用于群体推荐偏好获取的机制：投票和协商，并详细阐述它们的工作原理和实验结果。

1. 系统基础

在群体配置阶段，用户需要确定哪些成员将组成群体，并选择使用投票或协商机制来获取群体偏好模型。
- 本体（Ontology） ：系统使用“is - a”本体为应用领域提供共同的理解基础。以电影领域MovieLens为例，该本体定义了20个类别来表示电影的类型。物品通过一组元组来描述，元组形式为 (i, f, dif)，其中 i 是物品，f 是本体中定义的特征，dif 是物品 i 在特征 f 下的兴趣度（取值范围为 [0, 100]）。此外，每个物品还关联一个数值 RCi，表示该物品在用户中的受欢迎程度。例如，电影《天堂电影院》可描述为 {(i, comedy, 40), (i, drama, 40), (i, romance, 40)}，而《董事长》可描述为 (j, comedy, 80)，表明《董事长》更具趣味性。
- 用户档案（User Profile） ：用户代理会为每个用户记录一份档案，用于获取用户偏好模型。这份档案包含用户的个人和人口统计信息（如年龄、性别、家庭、国家等）、用户的一般喜好模型（即用户感兴趣的物品类型）以及用户与推荐系统的历史交互信息（如推荐过的物品及用户对这些推荐的满意度）。

2. 用户偏好模型的构建

• 用户档案分析 ：构建群体偏好模型的第一步是分析每个用户的个人档案，以提取最适合每个用户的物品特征。用户代理