【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习中的推荐系统领域，特别涉及到一种基于类别和差分表征的群组推荐方法和系统
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，人们可以轻松便捷地获取网络资源，但同时也面临着信息碎片化和信息过载的问题，即人们很难在海量的信息中快速找到符合自己需求的商品。虽然搜索引擎例如百度、谷歌等可以满足大众的简单需求，但是现实生活中不同用户往往存在着不同的兴趣偏好，搜索引擎无法满足用户的个性化需求。因此，推荐系统应运而生，有别于搜索引擎的“被动式”信息过滤，推荐系统根据用户的历史浏览记录确定用户兴趣，通过分析挖掘用户的行为，以“主动式”的方式为用户推荐符合其兴趣偏好的信息。
2、由于群组活动在日常生活中变得非常常见，因此迫切需要为一组用户生成推荐，称为群组推荐任务。现有的群组推荐方法通常通过聚合不同成员的兴趣来推断群体的偏好。事实上，团体的最终选择包括成员之间的妥协，最终达成协议。然而，现有的个人信息聚合缺乏群体层面的整体考虑，未能捕捉到共识信息。此外，他们的特定聚合策略要么计算成本高，要么粒度太粗，无法进行精确预测。
>技术实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，步骤1中，基于公共数据集，以群组与用户之间的包含关系构建群组-用户交互图；将两个群组之间的公共用户和物品数与两个群组所交互的总共用户和物品数的比值作为群组之间的交互权重，构建群组-群组关系图；分别构建用户级、物品级、群组级别上的超图，用户级和物品级的超图中超边分别连接与同一群组交互的用户和物品，群组级的超图中超边连接与同一群组有交互的用户和物品。
3.根据权利要求1所述的一种基于类别和差分表征的群组推荐...
【技术特征摘要】
1.一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，步骤1中，基于公共数据集，以群组与用户之间的包含关系构建群组-用户交互图；将两个群组之间的公共用户和物品数与两个群组所交互的总共用户和物品数的比值作为群组之间的交互权重，构建群组-群组关系图；分别构建用户级、物品级、群组级别上的超图，用户级和物品级的超图中超边分别连接与同一群组交互的用户和物品，群组级的超图中超边连接与同一群组有交互的用户和物品。
3.根据权利要求1所述的一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，步骤2中在超图视图中群组节点表示的生成过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于类别和差分表征的群组推荐方法，其特征在于，步骤2中在类别视图中群组节点表示的生成过程包括：
5.根据权利要求1所述...
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