现有群组推荐方法在偏好融合时大多采用预定义策略，这种静态的方法忽略了群组间用户的交互，难以对复杂的决策过程进行建模，从而影响推荐效果。针对该问题，提出了一种基于注意力机制的群组推荐方法，该方法使用注意力机制来获取群组中每个用户对其他用户的注意力权重，为群组选出一个决策者，以此来模拟群组中用户的交互，再根据用户的加权偏好为群组推荐项目。通过在CAMRa2011和MovieLens1M数据集上与基线方法的对比，该方法在命中率和归一化折扣累计增益方面有4%以上的提高。
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