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摘要
针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题，群组成员间的偏好会彼此影响，提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先，为了更好地捕捉群组成员间的动态关系，利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群组中其他成员间的关系权重；其次，根据自注意力机制学习到的组矩阵取其均值嵌入得到群组偏好表示；最后，根据群组偏好利用贝叶斯个性化排序方法进行群组推荐。将提出的方法在MovieLens-1M和CAMRa2011两个数据集上进行实验，并且与基准算法进行比较分析，该方法在推荐的命中率HR和NDCG两个指标上均有提升，实验结果证明该方法得到了更优的群组推荐结果。
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