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Leveraging Member-Group Relations for Effective Group Recommendation via Multi-View Graph Filtering
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内容提要
本研究提出了一种新方法Group-GF，利用多视图图过滤技术改善组推荐，解决了现有方法在组级互动方面的局限。实验结果表明，该方法在运行时间和推荐准确性上优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法Group-GF，旨在改善组推荐中的组级互动问题。
- Group-GF利用多视图图过滤技术，通过构建三种不同视角的项目相似性图来实现推荐。
- 该方法发现相应的多项式图过滤器并进行聚合，以快速推荐适合的项目给各个组。
- 实验结果表明，Group-GF在运行时间和推荐准确性上均优于现有的组推荐方法。
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