赵海燕，成若瑶，陈庆奎，曹 健

1(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海市现代光学系统重点实验室，光学仪器与系统教育部工程研究中心，上海 200093)2(上海交通大学 计算机科学与技术系，上海 200030)

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1 引 言

在大数据时代中，能够精准地找到有价值的信息是件困难的事情，而推荐系统(Recommender System，RS)正是人们解决信息过载的有力工具，它根据用户的信息需求、兴趣爱好等，帮助用户进行信息过滤，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户[1].

随着推荐技术的快速发展，个性化推荐系统正在不断完善，并成功应用于各个领域，与我们的生活已经息息相关，比如电子商务、影音视频、新闻资讯等等领域都存在着推荐系统的身影.个性化推荐系统是给个体用户进行推荐.但是，在现实生活中人们可以根据不同的标准划分成群组，例如，根据不同的兴趣划分出不同的学生团体，与此同时，人们也常常聚集在一起进行各种活动，比如家人一起看电视、朋友聚会等.在这些应用中，我们需要为群组进行推荐.

由于对群组进行推荐的需求日益增长，群组推荐系统(Group Recommender System，GRS)应运而生，它帮助群组快速筛选大量的信息，通过聚合群组成员的不同偏好，向群组推荐满意的项目.群组推荐系统节约了群组决策的时间，减少了群组成员之间不必要的矛盾与冲突.

群组推荐系统与个性化推荐系统相比较，两者之间存在共同点，例如均使用个性化推荐算法进行推荐，也存在很多区……