【摘 要】
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摘要 传统的推荐系统主要针对单个用户，但随着社会和电子商务的快速发展，人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动，而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务，已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低，群组成员之间偏好冲突难以融合的问题，本文提出了一种新的共识模型策略，融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子，基于K近邻为目标群组寻找邻居群组，借鉴邻居群组的偏好，设计了基于偏好融合的群组推
【机 构】
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安徽师范大学计算机与信息学院,网络与信息安全安徽省重点实验室（安徽师范大学）,华东师范大学上海市高可信计算重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772034,61602009),安徽省自然科学基金(1808085MF172,1908085MF190),高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2019010),国家重点研发计划重点专项(2018YFB2101301),上海市高可信计算重点实验室开放课题(07dz22304201607)
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传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确
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