唐福喜，刘克剑*，冯　玲，江静炜

(1.西华大学计算机与软件工程学院，四川 成都　610039;2.西藏飞跃智能科技有限公司，西藏 拉萨　850000)



基于用户交互行为的群组推荐偏好融合策略

唐福喜1，刘克剑1*，冯玲1，江静炜2

(1.西华大学计算机与软件工程学院，四川 成都610039;2.西藏飞跃智能科技有限公司，西藏 拉萨850000)

摘要：为尽可能减小群组成员对所推荐项目的不满意度，提高推荐系统的准确度，在传统推荐系统的基础上，提出一种基于用户交互行为的偏好融合策略。通过成员间协同过滤获得用户对项目的预测评分，通过组间协同过滤获得群组对项目的预测评分，再利用用户间的交互行为获得用户在群组中的权重，进而获得群组对推荐项目的最终评分。通过改进的GMAE评估模型对本融合策略进行验证和评价,结果表明，本策略在准确度、推荐项目多样性方面较传统协同融合策略有明显提高。

关键词：推荐系统；群组推荐；交互行为；偏好融合；GMAE

随着大数据时代的来临，搜索引擎在一定程度上解决了用户从海量信息中准确获取目标对象困难的问题；但是搜索引擎一般要求用户对目标对象有比较清晰的了解，否则很难寻找到目标对象。在用户对目标尚不明确或了解不够充分时，推荐系统可以通过推荐对象，来达到推测用户偏好的目的。传统推荐系统一般是为单独用户进行推荐，然而现实生活中很多活动是由群组共同进行的[1-3]，例如聚餐、看电影、旅行等。组推荐系统在实际应用中，需要满足总体满意度、公平性、可理解性等要求，满足不同的要求需要使用不同的融合策略。……