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近年來隨著互聯網的快速發展，各種虛擬社區不斷涌現，用戶組成群共同活動的現象逐漸增多，人們開始逐漸關注面向群的推薦。已有的群推薦方法大多是在基于內存的協同過濾推薦方法上進行改進，或是認為組內成員相互獨立，忽略了群內成員間的關聯關系對群推薦結果的影響。為此，該文提岀了一種基于聯合概率矩陣分解的群推薦方法，更好地對群推薦問題進行建模。首先，利用用戶加人的群的信息計算用戶之間的相關性，其次，將用戶相關性矩陣融入到概率矩陣分解過程中，得到個人預測評分，最后，利用面向群推薦冋題中常用的合成策略對個人預測評分進行融合，得到群對項目的預測評分。進一步將該文提出的方法與現有常用的群推薦方法進行比較，在Citeulike數據集上進行實驗，實驗結果表明，該文所提出的方法在準確率、召回率等多種評價指標上都取得了更好的推薦結果。
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