Semestrálna práca: Obchodná psychológia a obchodné správanie - aplikácia metodológie kooperatívneho vyjednávania na problém skupinových odporúčaní
Skryť detaily | Obľúbený- Kvalita:94,3 %
- Typ:Semestrálna práca
- Univerzita:Prešovská univerzita v Prešove
- Fakulta:Fakulta manažmentu
- Kategória:Nezaradené
- Podkategória:Iné
- Predmet:Obchodná psychológia a obchodné správanie
- Študijný program:Obchodný manažment a marketing
- Autor:livia.ladicova
- Ročník:1. ročník
- Rozsah A4:7 strán
- Zobrazené:6 x
- Stiahnuté:0 x
- Veľkosť:0,3 MB
- Formát a prípona:MS Office Word (.docx)
- Jazyk:slovenský
- ID projektu:48526
- Posledna úprava:10.10.2024
Obchodná psychológia a obchodné správanie
Spracovanie výskumu na tému- Aplikácia metodológie kooperatívneho vyjednávania na problém skupinových odporúčaní
2 EXISTUJÚCA METODIKA
Začneme krátkym prehľadom súčasného stavu systémov Group Recommender Systems. Zatiaľ čo problém tvorby personalizovaných odporúčaní pre jedného používateľa je oblasťou s bohatou literatúrou [2], systémy skupinových odporúčaní sú relatívne novou oblasťou. Napríklad [3] špecifikuje, že od roku 2001 neexistovali žiadne predtým publikované štúdie.
Preskúmanie existujúcej literatúry v systéme Group Recommender System, ktoré sme vykonali, identifikovalo dva hlavné prístupy k generovaniu skupinových odporúčaní z individuálnych odporúčaní: spriemerovanie a zlúčenie. Rozhodli sme sa tu pokryť dve reprezentujúce diela. Prácu o metóde spriemerovania predstavuje [4], kde [3] argumentuje pre metódu zlučovania, avšak uvádza klady. a zápory. z dvoch metód.
V [4] autori popisujú skupinový odporúčací systém s názvom Travel Decision Forum. V tomto systéme je každý užívateľ schopný poskytnúť svoje hodnotenie (diskrétne, 1-5) pre každý z atribútov cestovania tak, ako je nastavený. Celkovo sa tieto hodnotenia nazývajú používateľská špecifikácia a používajú sa na vytváranie odporúčaní pre jednotlivých používateľov. Článok ďalej popisuje metódu agregácie niekoľkých užívateľských špecifikácií do „priemernej“ užívateľskej špecifikácie a následného vytvárania individuálnych odporúčaní pre tohto „priemerného“ užívateľa, ktoré sú nakoniec brané ako skupinové odporúčania.
V [3] autori predstavujú skupinový odporúčací systém PolyLens, ktorý je rozšírením systému individuálnych odporúčaní MovieLens od tých istých autorov. MovieLens je odporúčanie založené na kolaboratívnom filtrovaní, kde každý používateľ môže poskytnúť hodnotenie pre každý film (samostatné, 1 - 10). Pre PolyLens autori rozpracúvajú jednotlivé odporúčania vytvorené pre každého člena skupiny do jedného zoradeného zoznamu, kde je každému filmu priradené individuálne skóre odporúčaní, a používajú ho podľa umelo zavedenej funkcie sociálnej hodnoty (stratégia spájania): maximalizovať skóre najšťastnejšieho člena, maximalizovanie skóre najmenej šťastného člena atď. Posledná je skutočne použitá stratégia s odôvodnením malej skupiny 2-3 ľudí, ktorí plánujú pozerať film spolu. Zaujímavým bodom, na ktorý upozornil [3], je možnosť zavedenia nerovnakého váženia jednotlivých odporúčaní pri zlučovaní. Mali by sme napríklad pri zlučovaní prikladať väčšiu váhu „skúsenejšiemu“ používateľovi?
Spracovanie výskumu na tému- Aplikácia metodológie kooperatívneho vyjednávania na problém skupinových odporúčaní
2 EXISTUJÚCA METODIKA
Začneme krátkym prehľadom súčasného stavu systémov Group Recommender Systems. Zatiaľ čo problém tvorby personalizovaných odporúčaní pre jedného používateľa je oblasťou s bohatou literatúrou [2], systémy skupinových odporúčaní sú relatívne novou oblasťou. Napríklad [3] špecifikuje, že od roku 2001 neexistovali žiadne predtým publikované štúdie.
Preskúmanie existujúcej literatúry v systéme Group Recommender System, ktoré sme vykonali, identifikovalo dva hlavné prístupy k generovaniu skupinových odporúčaní z individuálnych odporúčaní: spriemerovanie a zlúčenie. Rozhodli sme sa tu pokryť dve reprezentujúce diela. Prácu o metóde spriemerovania predstavuje [4], kde [3] argumentuje pre metódu zlučovania, avšak uvádza klady. a zápory. z dvoch metód.
V [4] autori popisujú skupinový odporúčací systém s názvom Travel Decision Forum. V tomto systéme je každý užívateľ schopný poskytnúť svoje hodnotenie (diskrétne, 1-5) pre každý z atribútov cestovania tak, ako je nastavený. Celkovo sa tieto hodnotenia nazývajú používateľská špecifikácia a používajú sa na vytváranie odporúčaní pre jednotlivých používateľov. Článok ďalej popisuje metódu agregácie niekoľkých užívateľských špecifikácií do „priemernej“ užívateľskej špecifikácie a následného vytvárania individuálnych odporúčaní pre tohto „priemerného“ užívateľa, ktoré sú nakoniec brané ako skupinové odporúčania.
V [3] autori predstavujú skupinový odporúčací systém PolyLens, ktorý je rozšírením systému individuálnych odporúčaní MovieLens od tých istých autorov. MovieLens je odporúčanie založené na kolaboratívnom filtrovaní, kde každý používateľ môže poskytnúť hodnotenie pre každý film (samostatné, 1 - 10). Pre PolyLens autori rozpracúvajú jednotlivé odporúčania vytvorené pre každého člena skupiny do jedného zoradeného zoznamu, kde je každému filmu priradené individuálne skóre odporúčaní, a používajú ho podľa umelo zavedenej funkcie sociálnej hodnoty (stratégia spájania): maximalizovať skóre najšťastnejšieho člena, maximalizovanie skóre najmenej šťastného člena atď. Posledná je skutočne použitá stratégia s odôvodnením malej skupiny 2-3 ľudí, ktorí plánujú pozerať film spolu. Zaujímavým bodom, na ktorý upozornil [3], je možnosť zavedenia nerovnakého váženia jednotlivých odporúčaní pri zlučovaní. Mali by sme napríklad pri zlučovaní prikladať väčšiu váhu „skúsenejšiemu“ používateľovi?