区间型符号数据在群组推荐算法中的应用与改进

"这篇论文研究了基于区间型符号数据的群组推荐算法，旨在解决传统群组推荐算法在处理用户需求时存在的信息缺失和难以综合考虑个体用户需求的问题。通过对个体评分数据进行符号数据分析，将群组成员的评分信息转换为区间型符号数据。论文提出了一种基于Hausdorff距离的区间数距离度量新方法，并运用此方法进行K-均值聚类，以找出相似群组。最后，通过最近邻评分预测目标群组的评分。实验结果显示，该新算法在推荐精度和效率上均优于传统的点数据群组推荐算法。" 本文主要探讨的是群组推荐算法的改进，特别是在处理用户偏好数据时的信息不完整性和个体需求平衡问题。传统群组推荐系统通常依赖于单一数值（点数据）来描绘用户对物品的喜好程度，这可能导致关键信息的丢失，并且难以兼顾群组内所有成员的多样化需求。为了解决这些问题，论文引入了符号数据分析的思路，将单个用户的评分数据转换为区间型符号数据。这种方式能够更全面地捕捉用户评分的不确定性，从而提供更丰富的用户画像。 论文的核心贡献在于提出了一种新的区间数距离度量方法，这是基于Hausdorff距离的概念并结合了区间内部数据的统计特性。Hausdorff距离通常用于计算两个几何对象之间的最大距离，而在本研究中，它被扩展来衡量区间型数据集之间的相似性。通过这个新定义的距离，论文进一步应用K-均值聚类算法，对区间型符号数据描述的群组进行分类，以找到具有相似用户偏好的群组。 完成聚类后，论文采用最近邻策略来预测目标群组的评分，这有助于生成更精准的推荐。最近邻方法是基于已知群组的评分历史，寻找最接近的相似群组，然后根据这些相似群组的评分来预测目标群组的偏好。 实验部分，作者对比了基于区间型符号数据的群组推荐算法与传统的点数据算法，结果表明，新算法在不同实验条件下的推荐精度和运行效率都表现出优势。这表明，区间型符号数据的使用以及提出的距离度量和聚类方法能有效地改进群组推荐的效果。 这项研究为群组推荐系统提供了一个创新的框架，通过区间型符号数据和定制的距离度量，提高了推荐的准确性和效率。这种方法对于理解用户群体的复杂行为，以及在信息不完整的情况下提供更符合用户需求的推荐，具有重要的理论和实践价值。