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面向个性化推荐的群体感知兴趣解缠式双训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为CAGR的新型组推荐系统，采用BGEM、自我注意机制和GCN作为基本构建块，优化组决策制定过程，通过实验证明其优越性。
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关键要点
- 提出了一种名为CAGR的新型组推荐系统。
- CAGR采用双向图嵌入模型（BGEM）、自我注意机制和图卷积网络（GCN）作为基本构建块。
- 该系统旨在优化组决策制定过程，特别是临时群组的动态策略优化。
- 通过创建三个大型基准数据集进行广泛实验，证明了CAGR的优越性。
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