【摘 要】
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近年来,群组推荐由于其良好的实用价值得到了广泛关注.群组发现作为群组推荐的前提环节,其发现结果对推荐效果有着至关重要的影响,群组相似度越高,推荐的效果和稳定性越好.针
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772285,61373138)~~
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近年来,群组推荐由于其良好的实用价值得到了广泛关注.群组发现作为群组推荐的前提环节,其发现结果对推荐效果有着至关重要的影响,群组相似度越高,推荐的效果和稳定性越好.针对现有群组发现方法中存在忽略用户倾向具有时间迁移性和群组可重叠性展开研究,提出了一种基于密度峰值聚类的动态群组发现方法.该方法首先通过动态泊松分解得到量化的用户动态倾向,然后通过高阶奇异值分解预测不同的时间节点下用户对不同项目的倾向,并根据计算所得的用户倾向构建高相似度用户集合,最后利用改进的基于密度峰值的聚类算法对用户集合进行划分,实现群组
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