【摘 要】
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尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室,东北电力大学建筑工程学院,
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尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个性化推荐,减少他们搜集信息所耗费的时间和精力显得越来越重要。基于此,本文提出了一种新颖的推荐方法结合领域专家法的群体用户推荐算法。该算法以基于项目的协同过滤技术为基础,根据群体成员间的相互作用确定群体偏好,由群体偏好产生推荐,推荐过程中存在的成员未评分项采用领域专家法进行预测填充,此外本文算法还考虑了成员间相似关系对推荐质量的影响。实验结果表明了本文算法的有效性。
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