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Exploring User Influence for topical Group Recommendation

Chinese Journal of Electronics 2017年第1期26卷 106-111页

作者： WANG Jing ZHAO Hui LIU Zhijing Xidian University Xi'an Jiaotong University

With the development of social networks,many recommendation systems recommend items to a group of users, known as group recommendation. However, it will not be an appropriate recommendation without user topical influence analysis. We proposed a new group recommendation based on user topical influence *** firstly construct several topical sub-groups depending on topics. Then we analyze user topical influence in subgroup, including user influence on specific topic and the topical sub-group. Besides, four user-factors are introduced to calculate the user social influence on topical sub-groups more accurately. Based on user topical influence analysis,we present our topical group recommendation algorithm,which calculates the predicted rating value for sub-group by aggregating weighted ratings of all users in the subgroup. The experimental results show convincingly that our proposed method can improve the group recommendation quality.

关键词： Group recommendation Social networks topical sub-groups User topical influence

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