【摘 要】
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随着互联网产品的多样化,群推荐的应用需求也在不断上升,而目前群推荐技术大多停留在个性化推荐的简单叠加阶段。由于群组成员之间的关系复杂性,提高群推荐的准确性和用户满
【机 构】
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安徽城市管理职业学院,安徽工商管理学院,安徽财贸职业学院,香港城市大学
【基金项目】
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高校自然科学研究重点项目（项目编号：KJ2015A400）, 安徽省质量工程教学研究重点项目（项目编号：2015jyxm612）, 高校优秀青年人才支持计划重点项目（项目编号：gxyq ZD2016423）, 安徽省教育厅省级教学研究项目（项目编号：2016jyxm0160）
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随着互联网产品的多样化,群推荐的应用需求也在不断上升,而目前群推荐技术大多停留在个性化推荐的简单叠加阶段。由于群组成员之间的关系复杂性,提高群推荐的准确性和用户满意度相对于单一用户的推荐更加困难。为尽可能的提高推荐质量,过去的大部分研究考虑到用户之间的相互关系及相似性,但由于群组推荐的情境变化很多,很少有方法可以满足和适用所有的情境。通过使用一种针对群推荐系统特殊性进行改进的新颖数据融合方法,试图根据用户推荐列表排序的相似性研究出用户偏好模式,进而推算出用户在群里的偏好权重。实验方法与几种常见的数据融合方
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