【摘要】：學(xué)術(shù)和工業(yè)界所研究的推薦技術(shù)絕大部分都是關(guān)于單個(gè)用戶的個(gè)性化推薦系統(tǒng),然而被推薦的對象往往是超過一個(gè)人的群體.繼而誕生了群組推薦技術(shù),它可以對群組推薦又盡量滿足群組中所有個(gè)體的偏好.以往的研究集中在個(gè)體用戶偏好的聚合策略和個(gè)體用戶對于群組的影響等方面.然而現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的群組除了像家庭和班級這樣自然存在的,往往還因個(gè)體成員偏好而臨時(shí)組成,因此需要快速生成這些群組,進(jìn)而對其進(jìn)行群組推薦.本文針對這一應(yīng)用場景,使用局部敏感哈希技術(shù)(Locality Sensitive Hash,即LSH)對群組推薦系統(tǒng)進(jìn)行群組生成和推薦,以達(dá)到群組快速生成并提高群組推薦效果的目的.最后在真實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)的群組推薦系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)具有快速群組生成能力,且使用搜索引擎中衡量排序質(zhì)量的歸一化折扣累計(jì)收益(Normalized discounted cumulative gain,即n DCG)指標(biāo)來評估群組推薦結(jié)果,群組規(guī)模為2,4,8,16,32,64時(shí)推薦質(zhì)量分別提高了約0.7%,0.6%,2.6%,4%,9%,16%.

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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