ユーザーグループにアイテムを推薦する最も効率的なアルゴリズムは何ですか？

Question

通常、コラボレーションフィルタリングを使用すると、個々のユーザーに評価を与えることができますが、複数のユーザーにアイテムを推奨する必要がある場合、これらのアルゴリズムはどのように変化しますか（例：映画を見たい、 ）？

Answer 1

この質問は非常に一般的なレベルなので、私はそのレベルで回答します。

重要な変更点は、個人の最小化される損失関数（または目的関数が最大化される）が、セットに対して最小化されることです。セットのトレーニングデータがない限り、これは非常に困難になる傾向があります。さらに、セットは推奨事項に応じて変更される可能性があります。

しかし、素朴なアプローチは、最小の共通分母項目を提案することです：平均で目的関数を最大にする項目です。