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近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，各種虛擬社區(qū)不斷涌現(xiàn)，用戶組成群共同活動的現(xiàn)象逐漸增多，人們開始逐漸關(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)同過濾推薦方法上進行改進，或是認為組內(nèi)成員相互獨立，忽略了群內(nèi)成員間的關(guān)聯(lián)關(guān)系對群推薦結(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，更好地對群推薦問題進行建模。首先，利用用戶加人的群的信息計算用戶之間的相關(guān)性，其次，將用戶相關(guān)性矩陣融入到概率矩陣分解過程中，得到個人預(yù)測評分，最后，利用面向群推薦冋題中常用的合成策略對個人預(yù)測評分進行融合，得到群對項目的預(yù)測評分。進一步將該文提出的方法與現(xiàn)有常用的群推薦方法進行比較，在Citeulike數(shù)據(jù)集上進行實驗，實驗結(jié)果表明，該文所提出的方法在準確率、召回率等多種評價指標上都取得了更好的推薦結(jié)果。
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