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近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，各種虛擬社區(qū)不斷涌現(xiàn)，用戶(hù)組成群共同活動(dòng)的現(xiàn)象逐漸增多，人們開(kāi)始逐漸關(guān)注面向群的推薦。已有的群推薦方法大多是在基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾推薦方法上進(jìn)行改進(jìn)，或是認(rèn)為組內(nèi)成員相互獨(dú)立，忽略了群內(nèi)成員間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對(duì)群推薦結(jié)果的影響。為此，該文提岀了一種基于聯(lián)合概率矩陣分解的群推薦方法，更好地對(duì)群推薦問(wèn)題進(jìn)行建模。首先，利用用戶(hù)加人的群的信息計(jì)算用戶(hù)之間的相關(guān)性，其次，將用戶(hù)相關(guān)性矩陣融入到概率矩陣分解過(guò)程中，得到個(gè)人預(yù)測(cè)評(píng)分，最后，利用面向群推薦冋題中常用的合成策略對(duì)個(gè)人預(yù)測(cè)評(píng)分進(jìn)行融合，得到群對(duì)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)評(píng)分。進(jìn)一步將該文提出的方法與現(xiàn)有常用的群推薦方法進(jìn)行比較，在Citeulike數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文所提出的方法在準(zhǔn)確率、召回率等多種評(píng)價(jià)指標(biāo)上都取得了更好的推薦結(jié)果。
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