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利用志同道合的同行克服会话基础社交推荐中的朋友数据稀疏性
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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，通过BGEM、自我注意机制和GCN学习群组和用户的表示方法，优化组决策制定过程。实验证实了CAGR的优越性。
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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。
- 该系统旨在学习群组和用户的表示方法，以优化组决策制定过程。
- 特别针对临时群组的情况进行动态策略优化。
- 通过创建三个大型基准数据集并进行广泛实验，证明了CAGR的优越性。
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