软件学报:jos:5288 · 记录 #1
近年来，组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中，用户常常是参与活动的一组人，这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段，组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐，目前已经应用在新闻、音乐、电影、餐饮等诸多领域.现有的组推荐融合方法主要是模型融合与推荐融合，其效用好坏目前仍没有定论，并且它们各有自己的优缺点.模型融合存在着群组成员间的公平性问题，推荐融合忽视了群组成员间的交互.提出一种改进的偏好融合组推荐方法，它结合了两种融合方法的优点.同时根据实验得出了"群组偏好与个人偏好具有相似性"的结论，并将它结合在改进方法中.最后，通过在Movielens数据集上的实验分析，验证了该方法的有效性，证明了它能够有效地提高推荐准确率.
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2017 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005288
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近年来，组推荐系统已经逐渐成为推荐系统领域的研究热点之一.在电影电视和旅游推荐中，用户常常是参与活动的一组人，这就需要为多个用户形成的群组进行推荐.作为解决群组推荐问题的有效手段，组推荐系统将单个用户推荐扩展为群组推荐，目前已经应用在新闻、音乐、电影、餐饮等诸多领域.现有的组推荐融合方法主要是模型融合与推荐融合，其效用好坏目前仍没有定论，并且它们各有自己的优缺点.模型融合存在着群组成员间的公平性问题，推荐融合忽视了群组成员间的交互.提出一种改进的偏好融合组推荐方法，它结合了两种融合方法的优点.同时根据实验得出了"群组偏好与个人偏好具有相似性"的结论，并将它结合在改进方法中.最后，通过在Movielens数据集上的实验分析，验证了该方法的有效性，证明了它能够有效地提高推荐准确率.
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