摘要

近年来,群组推荐吸引了大量研究人员的关注。针对群组推荐中融合策略的不足而导致群组推荐结果准确率低的问题,提出了一种新的基于项目类型的方法来改进偏好融合策略,以此提高推荐结果的准确性。通过引入项目类型占比因子并计算群组类型偏好和用户类型偏好之间的类型相似性,同时提出了评分融合公式来预测群组的最终项目分数,从而改进偏好融合策略。最后,在Movielens数据集上进行实验并将本文方法与几种经典的群组推荐方法进行比较。结果表明,本文方法比传统基线方法具有更高的准确率。

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