【摘 要】
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在社交网络中利用用户的简档信息进行群组推荐是一种有效的推荐方法，但存在静态简档信息无法反映用户偏好的动态变化从而影响推荐准确性的问题。为此，提出通过搜集用户在社交网
【出 处】
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武汉理工大学学报：信息与管理工程版
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目（2013CFB350）,教育部人文社科基金项目（12YJC870002）.
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在社交网络中利用用户的简档信息进行群组推荐是一种有效的推荐方法，但存在静态简档信息无法反映用户偏好的动态变化从而影响推荐准确性的问题。为此，提出通过搜集用户在社交网络中的活动信息生成动态简档，再根据简档信息的关键词匹配确定相似用户和专家用户，并提高专家用户的简档信息在群组推荐计算中权重的推荐策略，形成了一个以用户动态简档信息为推荐基础的群组推荐算法。最后，算法对比实验证明了该方法在提高群组推荐的准确性和可靠性上的有效性。
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