一些群组

思想决定行动,行动决定习惯,习惯决定命运.
程序员在深圳QQ群,交流产生思想碰撞.

部份专业群:
程序员在深圳c++群15195967
程序员在深圳英语学习群:23864353
程序员在深圳c++Ⅱ17409451
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程序员在深圳移动开发群31501597
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部份高级程序员群:
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### 群组推荐算法概述 群组推荐系统是一种特殊类型的推荐系统,其目标是向一组用户提供个性化的内容或服务。这种系统的复杂性在于它不仅需要考虑单个用户的偏好,还需要平衡整个群组的需求和满意度。以下是关于群组推荐的一些核心概念和技术: #### 1. **群组行为算法的基础** 群组行为算法通常用于模拟自然界的体动态,例如鸟类飞行中的分离、聚合和一致行动[^1]。这些原则可以被抽象化并应用于推荐场景中,使得推荐结果既满足个体需求又保持整体一致性。 #### 2. **基于用户的协同过滤扩展到群组** 传统的基于用户的协同过滤(User-CF)通过识别具有相似喜好的邻居来生成推荐列表[^2]。当应用到群组时,这种方法可以通过以下方式调整: - 计算群组成员之间的平均相似度。 - 将所有成员的兴趣综合起来形成统一的“虚拟用户”,再针对该虚拟用户执行标准的CF过程。 #### 3. **基于物品的协同过滤在群组环境下的适应** 对于基于物品的方法,在处理群组请求时,可以选择优先展示那些受到最多群组成员喜爱的商品。具体而言,如果某个项目得到了较高比例的支持,则更有可能被列入最终建议之中。 #### 4. **分散与聚集策略的实际运用** 从技术实现角度来看,“分散”意味着避免重复推荐给同一类别的多个选项;而“聚集”则是确保即使存在分歧也能找到共同接受的选择项[^3]。这两种操作可以在构建候选集阶段发挥作用——前者帮助减少冗余感,后者促进共识达成。 ```python def group_recommendation(users_preferences, items_matrix): """ A simplified example of generating recommendations for a user group. Parameters: users_preferences (list): List containing each member's preference vector. items_matrix (numpy.ndarray): Matrix representing item features or ratings. Returns: list: Recommended items based on aggregated preferences. """ import numpy as np avg_preference = sum(np.array(prefs) for prefs in users_preferences)/len(users_preferences) scores = np.dot(items_matrix.T, avg_preference) top_k_indices = (-scores).argsort()[:5] return [f'Item_{i}' for i in top_k_indices] ``` 上述代码片段展示了如何利用加权求和的方式得到全体成员共享的一个代表性的兴趣轮廓,并据此挑选最匹配的产品集合。 --- ###
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