Conformal group recommender system

Venkateswara Rao Kagita

doi:10.1016/j.engappai.2026.115914

Conformal group recommender system

2026-08-01

0

PRE

AI

V

Venkateswara Rao Kagita

Neerudu, Pavan Kalyan Reddy

A

Arun K. Pujari

R

Rohit Kumar Bondugula

DOI：10.1016/j.engappai.2026.115914

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群体推荐系统通过考虑集体偏好而非个体偏好，从近乎无限的库存中发现相关项目，例如向一组个人推荐电影、餐厅或旅游目的地。群体推荐的传统模型设计为黑箱，严格专注于提高推荐准确性，并且通常将解释推荐的责任放在用户身上。近年来，推荐系统研究的重点已从单纯提高推荐准确性转向附加值，如置信度和解释。在这项工作中，我们提出了一种一致性预测框架，该框架在结合群体推荐系统时，为预测提供置信度度量，以增强系统生成的普通推荐。在群体推荐系统的背景下，我们提出了一种非一致性度量，它在提高一致性框架的效率方面发挥着关键作用。我们还表明，定义的非一致性满足可交换性属性。实验结果证明了所提出方法在多个基准数据集上的有效性。此外，我们提出的方法也满足有效性和效率属性。

Keyword:

Group recommender systems

Conformal prediction

Confidence measure

Conformal group recommender system

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