Resumen

El rápido desarrollo de las redes sociales ha llevado a un aumento en el deseo de consumo de entretenimiento grupal, convirtiendo el estudio de los sistemas recomendadores de grupo en un tema candente. Los sistemas recomendadores de grupo existentes se centran demasiado en las preferencias de los miembros y pasan por alto el impacto del nivel de actividad de los miembros en los resultados de recomendación. Con este fin, se propone un algoritmo de recomendación de grupo dinámico basado en el nivel de actividad de los miembros. En primer lugar, el algoritmo predice las preferencias desconocidas de los miembros utilizando un modelo de predicción de calificaciones orientado a series temporales. En segundo lugar, considerando el cambio dinámico del nivel de actividad de los miembros, se genera el perfil del grupo diseñando una ventana de tiempo deslizante para investigar el nivel de actividad reciente de cada miembro en el grupo en el momento recomendado, y se agregan las preferencias en función del nivel de actividad reciente de los miembros. Finalmente, las recomendaciones del grupo se generan en función del perfil del grupo. Los resultados experimentales

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Redes sociales; Sistemas de recomendación de grupo; Preferencias de los miembros; Nivel de actividad; Algoritmo
• Keywords:Development; Social networks; Group recommender systems; Member preferences; Activity level; Algorithm