1. 本选题研究的目的及意义
群体推荐系统旨在为群体用户提供推荐服务，其目标是找到能够满足群体中大多数成员偏好的项目。
与传统的个性化推荐系统不同，群体推荐系统需要考虑群体成员之间的交互和影响，以及个体偏好与群体偏好的融合。
2. 本选题国内外研究状况综述
群体推荐系统作为推荐系统的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在群体推荐方面取得了一定的进展，主要集中在群体建模、偏好融合、推荐算法等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.成员贡献度量化模型研究:分析群体推荐场景下成员贡献度的影响因素，构建多维度成员贡献度指标体系，并研究基于偏好、社会关系、活跃度等因素的成员贡献度量化方法。
2.基于成员贡献的群体推荐算法研究:研究如何将成员贡献度融入到群体推荐算法中，改进传统的群体推荐算法，设计基于成员贡献度的协同过滤算法和排序融合算法，以提高群体推荐的精度和公平性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以实现研究目标。
首先，将进行文献综述，深入了解群体推荐系统、成员贡献度量化、协同过滤算法、排序融合算法等相关领域的国内外研究现状，为研究提供理论基础和方法论指导。
其次，将构建成员贡献度量化模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种多维度的成员贡献度量化模型:不同于传统的单一指标量化方法，本研究将从偏好、社会关系、活跃度等多个维度构建成员贡献度指标体系，并研究基于这些因素的成员贡献度量化方法，从而更全面、准确地刻画成员在群体决策中的贡献。
2.设计基于成员贡献度的群体推荐算法:将成员贡献度融入到传统的协同过滤算法和排序融合算法中，提出改进的算法，以提高群体推荐的精度和公平性。
3.构建基于实际应用场景的数据集:为了更贴近实际应用，本研究将尝试构建基于实际应用场景的数据集，例如电影推荐、旅游规划等，并利用该数据集对提出的模型和算法进行评估，以验证其在实际应用中的有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 何向武, 冷亚军, 金一. 基于群体用户贡献度的推荐方法[J]. 小型微型计算机系统, 2022, 43(12): 2617-2622.
2. 刘芳, 黄发良, 罗雄麟, 等. 一种基于群体贡献度的混合群组推荐方法[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(10): 3097-3101.
3. 张洁琼, 潘章明, 刘娇洋, 等. 基于用户贡献度与信任度的协同过滤推荐算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 137-144.
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