基于融合社交网络相似度的群体推荐算法研究
社交网络分析与推荐系统的研究与优化
社交网络分析与推荐系统的研究与优化社交网络分析与推荐系统一直是互联网领域的研究热点和难点。
本文将从社交网络分析和推荐系统的概念、研究方法和优化措施等方面展开讨论，以期达到对这一领域的深入了解和综合把握。
一、社交网络分析社交网络分析（Social Network Analysis，SNA）是一种通过分析用户之间的关系和相互作用方式来获取有关社交网络结构和信息传播的研究方法。
社交网络分析可帮助我们了解人们在社交媒体上的行为模式，挖掘用户之间的关联和共同兴趣，并基于此进行信息传播、广告推送和社交关系构建的优化。
社交网络分析的方法主要包括网络中心性指标、社区发现以及信息传播模型等。
网络中心性指标可帮助我们评估网络中的节点重要程度，例如度中心性、介数中心性和接近中心性等。
社区发现可以提取出社交网络中紧密连接的子群体，帮助我们识别具有相似兴趣和交流行为的用户群。
信息传播模型则通过模拟社交网络中信息的传播过程，以预测和优化信息传播的效果。
二、推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种基于用户历史行为和兴趣偏好，通过分析用户的数据和内容，为用户提供个性化推荐的技术和系统。
推荐系统可以提高用户体验，增加用户粘性和平台收益，并帮助用户发现更多感兴趣的内容和社交关系。
推荐系统的研究方法主要包括基于内容的推荐、协同过滤和深度学习等。
基于内容的推荐通过分析物品的特征和用户的兴趣相匹配，为用户推荐具有相似特征的物品。
协同过滤则是通过分析用户之间的行为和偏好相似度，为用户推荐具有高度相关性的物品。
深度学习则通过建立深层神经网络模型，从海量数据中学习用户的隐含兴趣和特征，为用户提供个性化推荐。
三、研究与优化社交网络分析和推荐系统的研究与优化需要结合具体应用场景和算法模型。
在社交网络分析方面，我们可以针对不同的社交平台，开展用户关系图谱的构建和社交行为的挖掘研究，以揭示用户之间的潜在联系和行为规律。
在推荐系统方面，我们可以通过实时追踪和分析用户的行为数据，不断优化推荐算法和策略，提升推荐效果和用户满意度。
社交网络中的推荐系统研究
社交网络中的推荐系统研究第一章绪论随着社交网络的迅猛发展，越来越多的人们依赖于社交网络来获取信息和交流。
然而，迅速增长的社交网络也带来了许多问题，其中最重要的是如何帮助用户快速、准确地找到他们感兴趣的内容。
推荐系统作为社交网络的重要组成部分，扮演着极其重要的角色。
本文将介绍推荐系统的基本概念、发展历程以及推荐系统中的基础算法，并分析推荐系统在社交网络中的应用。
第二章推荐系统的基本概念推荐系统是一种通过分析用户历史行为、喜好、兴趣等信息为用户推荐相关内容的系统。
推荐系统可以分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种类型。
1.基于内容的推荐基于内容的推荐是一种以物品的内容特征进行推荐的方法。
通过分析物品的特征，比如类别、关键词等，为用户推荐与其过去的喜好相似的物品。
2.协同过滤推荐协同过滤推荐是基于用户历史行为数据的推荐方法。
通过对用户之间行为数据的比较，为用户推荐与其相似用户喜好相同的物品。
第三章推荐系统的发展历程推荐系统的历史可以追溯到上个世纪六十年代，当时早期的专家系统开始试图模拟人类推荐的过程。
随着电子商务的诞生，推荐系统开始在商品推荐领域占据了一席之地。
到了21世纪初，随着社交网络的发展，推荐系统也进入了一个新的阶段。
社交网络大大扩展了推荐系统的应用场景，从商品推荐、新闻推荐到社交网络提供的好友、页面、应用程序等多种推荐。
第四章推荐系统中的基础算法推荐系统中常用的基础算法包括协同过滤、基于内容的推荐、基于社交网络的推荐等。
1.协同过滤协同过滤是推荐系统中最常用的算法，是通过对用户历史行为数据进行分析，找到与目标用户相似的用户或物品，为目标用户推荐物品。
2.基于内容的推荐基于内容的推荐是通过分析物品的属性，比如类别、关键词、描述等，为用户推荐与其过去的喜好相似的物品。
3.基于社交网络的推荐基于社交网络的推荐是利用用户在社交网络上的社交关系，为用户推荐相关的页面、应用程序等。
第五章推荐系统在社交网络中的应用社交网络中的推荐系统有多种应用，包括好友推荐、页面推荐、应用程序推荐等。
社交网络分析中的推荐系统算法研究
社交网络分析中的推荐系统算法研究随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们的社交行为也从传统的线下活动转移到了线上社交网络平台。
这些社交网络平台积累了大量的用户信息和社交关系，为用户提供了许多新的交流和社交机会。
然而，随着用户数量的增加，社交网络中信息过载的问题也日益凸显。
这就需要推荐系统的帮助来解决用户在海量信息中获取感兴趣内容的问题。
社交网络分析中的推荐系统是指利用社交网络中的用户行为和社交关系信息来为用户推荐合适的内容和社交伙伴。
研究社交网络分析中的推荐系统算法，可以帮助我们更好地理解用户的兴趣以及社交网络中的群体结构和信息传播规律。
社交网络分析中的推荐系统算法可以分为基于内容的推荐和基于社交关系的推荐两种。
基于内容的推荐算法主要通过分析用户对内容的兴趣和评价来推荐相似的内容给用户。
这类算法可以利用文本挖掘和数据挖掘的技术来分析用户的文本历史记录和评价，从而更好地理解用户的兴趣和需求。
基于内容的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户发现新的有趣内容，并且可以通过提取用户兴趣的关键词或特征来进行个性化推荐。
而基于社交关系的推荐算法则主要通过分析用户在社交网络中的社交关系和交互行为来进行推荐。
这类算法可以通过挖掘用户之间的社交关系，比如好友关系、共同兴趣等来推荐适合用户的内容和社交伙伴。
基于社交关系的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户发现和扩大社交圈子，增强用户与其他用户之间的交流和合作。
除了基于内容和社交关系的推荐算法，还有一种常见的推荐算法是基于混合方法的推荐算法。
这类算法结合了基于内容和社交关系的推荐算法的优点，通过综合考虑用户的兴趣、社交关系和历史行为等信息来进行推荐。
基于混合方法的推荐算法在社交网络分析中可以帮助用户更全面地获取感兴趣的内容和社交伙伴。
在社交网络分析中，推荐系统算法研究的一个重要问题是如何准确地捕捉用户的兴趣和需求。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的推荐算法和技术。
基于社交网络的用户偏好分析与推荐研究
基于社交网络的用户偏好分析与推荐研究社交网络服务已经成为当今信息社会中不可缺少的组成部分。
人们在社交网络中交流、分享、互动，也在其中产生、存储大量的个人数据，这些数据被广泛应用于各种服务中，如广告投放、商品推荐、个性化推荐等。
本文旨在深入探讨基于社交网络的用户偏好分析与推荐研究，以期更好地理解和应用这些数据。
一、用户偏好分析的基础用户偏好是指用户对一些事物的好恶选择，是由用户的个人因素、社会环境等多种因素综合影响所形成的。
在社交网络中，用户通过发布、互动来表达自己的偏好，比如点赞、评论、分享等操作。
这些操作产生了大量的数据，通过对这些数据的分析可以了解用户的喜好，从而提供个性化服务。
因此，用户偏好分析是推荐系统中非常重要的一环。
二、社交网络中的用户偏好分析社交网络平台常常采集用户的行为数据，这些数据反映了用户的兴趣、偏好和行为特征等。
下面列举几种常见的用户偏好分析方法。
1. 基于用户兴趣标签的分析用户在社交网络上标注自己喜欢的话题，如音乐、电影、美食等。
对于这些标签，可以通过聚类分析的方法，将用户分为具有相似兴趣的群体，从而可针对不同的群体提供不同的个性化推荐服务。
2. 基于用户社交关系的分析在社交网络中，用户之间建立了好友关系，形成了一个社交图谱。
通过社交图谱，可以分析用户的社交圈子及其成员，这些信息对于推荐系统中的个性化推荐非常有用。
3. 基于用户行为轨迹的分析社交网络平台可以通过跟踪用户的页面浏览、评论、喜欢等操作来分析用户行为，通过行为分析，可以了解用户的行为习惯和偏好，进而为用户提供个性化的推荐服务。
三、社交网络中的推荐算法推荐算法主要分为基于内容的推荐算法、协同过滤算法、混合推荐算法等。
在社交网络中，由于用户产生了丰富的行为数据，所以推荐算法的应用范围更为广泛。
下面介绍几种在社交网络中常见的推荐算法。
1. 基于社交关系的推荐算法社交网络中用户之间存在好友关系，基于此，可以构建用户的社交图谱。
智能家居中基于相似度分析的智能推荐系统研究
智能家居中基于相似度分析的智能推荐系统研究智能家居是一个现代化的概念，它的指向是通过高科技产品来提高我们的居住生活质量。
随着科技进步，更多的物联网设备接入家庭网络，家居智能化的程度越来越高。
然而，在物联网设备数量不断增加的同时，如何让智能家居设备更好地服务人们，是一个重要的研究方向。
基于相似度分析的智能推荐系统研究正是为了解决这个问题而产生的。
一、什么是基于相似度分析的智能推荐系统？智能推荐系统是基于情境和用户体验的，其主要方法是利用机器学习、数据挖掘等技术手段来获取用户数据并对其进行分析，以便为用户提供更加符合其需求的内容推荐。
而基于相似度分析的智能推荐系统，其核心思想就是通过一些算法，来计算用户间的相似性以及商品间的相似性，并通过这些相似性结果来得出对用户的推荐。
二、智能推荐系统在智能家居中的应用智能家居一直是人们关注的焦点，现在，越来越多的智能设备进入普通家庭，人们的生活方式也在逐渐改变。
如何让这些智能设备更好地为人们服务，是一个难题。
智能推荐系统就是解决这个问题的一种解决方案。
智能推荐系统通过分析用户的数据，推荐出更加符合其需求的服务，这样，智能家居设备就能更好地为用户服务。
比如，有一个家庭的智能家居设备有很多，如智能电视、智能音箱、智能门锁、智能照明等，这些设备都有自己的功能，但它们之间的协调配合不是很好，需要人来操控。
这时，一个基于相似度分析的智能推荐系统就能很好地解决这个问题。
通过对用户使用过的设备及其时间、频率、地点等数据进行分析，对用户进行推荐服务，如何更好地操控智能设备，使它们更好地协同工作，从而提高用户的使用体验。
三、智能推荐系统的关键技术基于相似度分析的智能推荐系统主要涉及相似性度量算法、推荐策略和搜索算法等三个方面。
其中，相似性度量算法是实现智能推荐系统的基础，主要用于测量有相似关系的商品或用户之间的相似度，例如欧几里得距离、余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
推荐策略主要是基于相似性度量算法来提供优质推荐服务，常用的推荐策略有基于内容、协同过滤等方法。
社交网络中基于位置的推荐算法研究
社交网络中基于位置的推荐算法研究社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，人们通过社交网络与朋友、家人和其他人交流、分享生活、获取信息。
社交网络中的信息量庞大，用户的需求也日益多元化，因此如何为用户提供个性化的推荐服务成为了一个重要问题。
基于位置的推荐算法作为一种有效的推荐技术，在社交网络中得到了广泛应用和研究。
基于位置的推荐算法可以根据用户的地理位置信息为其推荐与位置相关的内容、活动或服务。
这种算法可以利用用户的地理位置信息来了解用户的兴趣爱好、偏好和行为习惯，从而提供更加准确、有针对性的推荐。
下面将介绍一些常见的基于位置的推荐算法。
第一种算法是基于用户位置的推荐算法。
这种算法通过收集用户的地理位置信息，了解用户所处位置的特征，然后根据用户所在位置周边的社区、商店、景点等资源为用户推荐相应内容。
例如，在一个社交网络中，用户在某个社区中发布了一条帖子，系统可以根据用户所在的位置向其推荐该社区中其他用户的帖子或相关的社区活动。
这种算法可以帮助用户更好地了解身边的社区资源，促进社区的交流和发展。
第二种算法是基于位置相似度的推荐算法。
这种算法通过计算用户之间的位置相似度来为用户推荐内容。
位置相似度可以通过计算用户之间的地理距离或位置特征之间的相似程度来衡量。
例如，在一个社交网络中，系统可以根据用户的地理距离，将用户划分为不同的群组，然后为每个群组推荐不同的内容。
这种算法可以帮助用户发现和交流与自己位置相近的用户，促进用户之间的互动和社区的融合。
第三种算法是基于位置历史记录的推荐算法。
这种算法通过分析用户的位置历史记录，了解用户的日常活动和行为习惯，从而为用户推荐合适的内容。
例如，在一个社交网络中，系统可以根据用户的位置历史记录，为用户推荐与其历史记录相似的内容或活动。
这种算法可以帮助用户发现新的兴趣爱好、了解其他用户的日常活动，并提升用户的使用体验。
除了以上介绍的算法，还有一些其他的基于位置的推荐算法也值得关注和研究。
基于社交网络分析的推荐系统研究
基于社交网络分析的推荐系统研究随着互联网技术的不断发展，推荐系统作为一种个性化推荐技术，已经被广泛应用在电子商务、社交网络等多个领域中，为用户提供更为个性化、精准的服务。
其中，基于社交网络的推荐系统正逐渐成为推荐系统领域的研究热点，主要因为社交网络中的用户社交关系对于个性化推荐具有重要的影响。
本文将介绍基于社交网络分析的推荐系统研究，包括其基本原理、关键技术以及应用情况。
一、基本原理基于社交网络分析的推荐系统，主要是通过分析用户在社交网络中的社交关系、兴趣爱好和行为等信息，为用户推荐与其兴趣相关的内容和服务。
这种推荐系统的基本原理是将用户和商品（或服务）都看做是社交网络中的节点，利用节点之间的关系进行推荐，具体包括以下几个方面：1.社交网络分析：通过对用户在社交网络中的关注和粉丝，以及互相之间的交流和互动等信息进行分析，建立用户之间的社交关系网络。
2.用户画像：通过收集用户的兴趣爱好、行为等信息，为用户建立完整的个人画像，深入挖掘用户的需求。
3.推荐算法：利用机器学习、数据挖掘等技术，根据用户画像和社交网络分析的结果，为用户推荐合适的内容或服务。
二、关键技术1.社交网络分析技术社交网络分析技术是基于社交网络的推荐系统的核心技术之一。
其主要目的是通过对社交网络中用户之间的关系进行分析，建立用户之间的社交关系网络，为推荐算法提供更为精确的数据支持。
社交网络分析技术主要包括以下几个环节：（1）社交网络的建模：将社交网络中的用户和商品都看做是节点，通过节点之间的连接和关键词的标签等信息，建立社交网络的图模型。
（2）社交网络的可视化：通过对社交网络中节点的度量、连通性等信息进行可视化，直观地展现用户之间的社交关系。
（3）社交网络的分析：通过社交网络中用户之间的关系进行分析，建立用户之间的社交关系模型，为推荐算法提供更为精确的数据支持。
2.用户画像技术用户画像技术是基于社交网络的推荐系统的另一个核心技术。
其主要目的是通过收集用户在社交网络中的兴趣爱好、行为等信息，建立完整的个人画像，进一步挖掘用户的需求。
社交网络中的用户兴趣推荐算法研究
社交网络中的用户兴趣推荐算法研究社交网络的发展引发了信息大爆炸时代，用户在日常生活中产生大量数据，包括社交关系、兴趣爱好、浏览历史等。
这些数据为提供个性化的用户兴趣推荐算法提供了基础。
本文将探讨当前社交网络中的用户兴趣推荐算法，并讨论其研究方向和挑战。
一、用户兴趣推荐算法的背景社交网络中，用户的兴趣多样性是推荐算法的核心。
用户兴趣推荐算法通过分析用户的社交关系、行为数据、兴趣标签等信息，提供符合用户兴趣的内容推荐。
这些算法可以帮助用户发现新的人际关系、扩展兴趣领域、获得个性化的信息服务。
二、基于协同过滤的用户兴趣推荐算法协同过滤是社交网络中常用的推荐算法之一。
它通过分析用户的兴趣行为，找到和当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的兴趣进行推荐。
基于协同过滤的用户兴趣推荐算法主要包括两种方法：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤算法通过将用户进行相似度计算，找到最为相似的用户集合，然后利用这些相似用户的兴趣信息来为目标用户进行兴趣推荐。
这种方法常用于兴趣相似度高的用户之间，可以解决群体内的兴趣推荐问题。
2. 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似度来进行推荐。
它找出用户兴趣相似的物品进行推荐。
该算法适用于用户之间兴趣差异较大，且个体兴趣稳定的情况。
三、基于内容的用户兴趣推荐算法在社交网络中，用户产生了大量的内容，例如发表的微博、评论等。
基于内容的用户兴趣推荐算法通过分析用户产生的内容，提取关键信息，然后根据用户的兴趣标签进行推荐。
这种算法主要包括文本分类、文本聚类、情感分析等。
1. 文本分类文本分类是基于内容的用户兴趣推荐算法中常用的一种方法。
它利用机器学习算法，将用户产生的文本内容进行分类，根据分类结果进行兴趣推荐。
例如，对用户发表的微博进行情感分类，根据用户的情感偏好进行内容推荐。
2. 文本聚类文本聚类是将用户产生的文本内容进行聚类，找出相似的内容主题进行推荐。
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基于融合社交网络相似度的群体推荐算法研究1课题来源、研究意义和目的1．1课题来源本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。
1．2 研究意义和目的近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。
海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。
个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。
作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的Amazon[1]错误！未找到引用源。
[2][3]，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前应用个性化推荐系统的成功案例之一。
迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。
比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。
由于群体成员的兴趣爱好具有差异性、多样性与复杂性，因此为一个群体提供推荐，同时要求推荐列表能够最大化群体用户的满意程度是相当困难的，传统的个性化推荐算法已经不能很好地适应于群体推荐系统的情景，因此研究更为有效的群体推荐系统算法就显得尤为迫切与重要。
群体推荐系统的研究对于互联网企业寻找新的盈利模式也有积极的指导意义，它能够借助于用户的兴趣偏好与社交网络关系扩大企业产品或者服务的接触面，从而获得更好的产品或服务推广效果。
与此同时，用户也能够通过群体推荐系统建立更为广泛的人际关系，享受到更为个性化的信息推荐服务。
群体推荐系统能够利用多目标决策的方法权衡目标用户邻居集中多个用户或者多个属性的重要性，为单个用户提供更好的个性化信息服务；群体推荐系统还能够根据每个用户在群体中的重要性来提供推荐，因此能够启示个性化推荐系统综合考虑各个方面的影响因素，从而提高用户满意程度与推荐结果的可靠性。
2 国内外研究现状卡耐基·梅隆大学的 Robert Armstrong 等学者首次提出了个性化推荐系统，其在 1995年3月所展示的个性化导航系统Web Watcher 错误！未找到引用源。
[4][5][6]标志着推荐系统领域中相关技术研究的兴起。
随着信息技术的飞速发展以及Web2.0技术的出现，人们迫切需要信息服务的系统来解决日益严重的信息过载问题。
当一个群体需要获取信息的时，现有的个性化推荐系统难以满足实践的需求，于是群体推荐系应运而生。
2.1社交网络相似度的研究现状社交网络[7]是一种用户可以建立公开或半公开账户，并且彼此之间通过链接相连的网络服务。
社交网络在中国已成为覆盖用户最广、传播影响最大和商业价值最高的Web2.0业务。
社交网络中用户之间的关系异常的复杂和特殊，可以用社交网络进行群体推荐研究。
社交网络的形成是基于用户网络的形式呈现的，不同的用户是网络中不同的节点，可以使用(),,G V E W 表示一个社交网络，V 是用户集合，E 表示边的集合，如果两个用户i V 和j V 有关系，就有一条边(),i j e V V ，W 表示权重，权重的大小可以根据需要进行不同的设定。
根据目前社交网络的发展情况，有三种不同形式的社交网络数据：双向确认好友关系类型，这类的网络好友需要双方互认，否则不能成功组建好友关系，代表的有Facebook 、人人网等，该形式的好友可以使用无向图来表示关系；第二类是单向关注类型，用户关注其他用户的同时不需要对方必须关注自己，可以根据自己兴趣喜好选择，代表有Twitter、新浪微博等，这种形式可以使用有向图表示关系；第三种是社区小组类型，用户之间没有明确的关系，但来至于同一个“社区”并拥有某些相似的特征[8]。
传统的个性化推荐方法假设用户是独立、恒等分布的，它忽略了用户之间基于社会关系的信任。
社交网络是人们在线交流的平台，也是信息传播的媒介，激发了对社交网络个性化推荐的研究和发展[9][10]。
2010年在文献[11]中，Song等提出了基于“信息扩散”理论的个性化推荐方法，将社交网络中的朋友关系看成是信息传播的路径，并从理论上证明了该信息传播模型的收敛性，还提出了社会相似度的概念。
在实际应用中，该推荐方法产生的推荐结果优越传统推荐方法的推荐结果。
2011年在文献[12]中，张光卫等针对传统相似性度量方法存在的不足，利用云模型在定性知识表示及定性、定量知识转换时的桥梁作用，提出一种在知识层面比较用户相似度的个性化推荐方法，该方法克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足。
2012年在文献[13]中，Eytan Bakshy等分析了推荐网络和社交网络中常见的传播模式，根据概率图模型，给出了推荐网络中传播路径的算法。
并提出社交网络相似度可以用评分相似度和社会相似度共同表示。
2013年在文献[14]中，朱锐等提出了一种基于偏好推荐的服务选择方法，该方法首先搜索一组偏好相似的推荐用户，通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度，然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤，使推荐信息更为可靠，实验表明该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题。
2013年在文献[15]中，Ma等人提出运用VSS和PCC来计算用户之间的相似度，从而进行相应的社会化推荐。
由于这两个相似度计算方法均基于用户之间的共同评分项目集，而在现实世界中可能存在两个用户各自都有很多评分项，但这两个用户之间没有共同评分项目集，因此不能运用这两个函数来计算相应的用户间的相似度，从而导致这两个用户之间的社交网络信息丢失。
为了解决该问题，李改[16]等，于2014年提出了一种新的社会化相似度计算函数NSS使其能计算没有共同评分的用户间的相似度。
2014年在文献[17]中，荣辉桂等提出了用户相似度。
该相似度由两部分构成：一部分是由用户属性决定的用户属性相似度，通过计算用户间的距离D AB ，距离值越小，用户间的属性相似程度越高；另一部分由用户间的互动信息决定互动相似度，其计算与目标用户有相似发件人和收件人的用户数，值越大，用户间的互动相似程度越高。
最后将两部分相似度进行线性拟合，计算得出用户间总相似度。
2014年在文献[18]中，张星等提出了用户之间的相似度，可以通过他们基于网站的强关联操作和弱关联操作体现。
强关联操作指的是用户之间较为直接的交互关系，如转发、评论、分享等操作。
弱关联操作指的是用户之间不太明显的交互关系，如关注同一个公共页面，经常到达相同的地理位置或共同使用同一个网站应用等等。
并用公式123111(s,v)111svsv sv n n n sk sk skk k k a b c Sim h h h ab c ====⋅+⋅+⋅+++∑∑∑来计算两个用户的相似度。
其中，(,)Sin s v 表示用户v 和用户s 的 相似度，sv a 表示用户v 对用户s 的评论次数，sv b 表示用户v 对用户s 的转发次数，sv c 表示用户v 对用户s 的分享次数。
1h ,2h ,3h 分别表示评论、转发、分享这3种操作的权限。
2.2 群体推荐系统的研究现状表示群体推荐是为由两个或两个以上的用户组成的群体提供项目推荐。
群体推荐是建立在个体推荐的基础之上，但并不是个体推荐的简单叠加。
由于群体推荐涉及群体决策，而基于群体决策的本质，决策的结果可能会因为群体成员在群体中所拥有的地位与发言权不同而不同。
简而言之，在构建群体推荐系统时必须考虑到群体中的每个用户可能具有不同权重的实际情况，而这使得群体推荐的过程更为复杂。
现有的群体推荐系统研究策略主要有以下两种：第一，聚合个体结果法；如图1，此方法首先面向群体内各个体进行推荐，再将个体推荐结果聚合成群体推荐结果，如电影群体推荐系统PolyLens 。
这种方法的缺陷在于不能较好地最大化群体成员对于推荐结果的满意程度；同时当群体规模较大时，该算法的复杂度也相对较高。
第二，聚合个体模型法；如图2，此方法的主要思想是将个体模型聚合成群体模型，再基于群体模型进行推荐，如 Ardissono 等[19]设计开发的旅游推荐系统。
由于群体中每个用户可能偏好于不同的聚合方法，因此这种单一的组合模式可能会产生不合理的群体推荐意见，扭曲群体用户的兴趣偏好概貌，进而降低群体用户对于推荐结果的满意程度。
图1 聚合个体结果法图 2 聚合个体模型法在研究群体推荐系统时，不管采用以上所述的两种策略中的任何一种都需要使用适当的聚合策略，不同的聚合策略适用于不同的应用场景，具体情况视系统和群体要求而定。
群体推荐系统作为个人推荐系统的应用延伸，是推荐系统领域技术不断成熟与扩大的标识之一。
作为推荐系统的一个全新分支，群体推荐涉及群体决策的复杂性与群体用户社会关系的多样性，因此有关群体推荐系统算法的研究比较复杂，目前的研究也尚不充分与深入[20][21][22]。
针对以上两种群体推荐方法：ａ）聚合个体结果法，O’Connor等[23]先对群体内所有个体用协同过滤技术进行推荐，之后从中寻找共同的项目形成群体推荐列表；ｂ）聚合个体模型法，Chen等[24]先利用遗传算法预测用户对于未评价过项目的评分，再建立群体模型进行推荐。
方法a的优点是简单，推荐结果直观，但缺点是最终可能不会产生共同推荐项目；方法ｂ在实际中更为常用，但其缺点是在建立群体模型时会丢失成员用户的个体偏好信息。
2011年在文献[25]中，Kebin McCarthy 等提出了三种针对群体用户的推荐策略：1）群体代理，利用机器学习的方法来获取用户偏好进而提供推荐；2）通过融合群体中每个用户的推荐列表来为整个群体提供推荐；3）通过融合不同用户的概貌信息将群体转换为单个虚拟用户，进而为该虚拟用户提供推荐。
2012年在文献[26]中，朱国玮等提出了一种方法来为群体成员进行商品推荐。
这种方法考虑到群体成员对商品的评分会受到群体成员间的交互作用的影响，不同的意见在群体中的重要性也存在着差异。
而要作出群体推荐，应该整合群体对商品的评分意见。
此方法基于商品的协同过滤算法，同时考虑到群体对商品的评分并不总是可获得的，通过使用GA方法用来学习群体偏好解决子群体的未知评分问题。
2013年在文献[27]中，夏秀峰等在Web客户信任网络的基础上，引入影响度的概念及相应的计算方法，提出了节点网络影响集的构建原则与构建方法，并在此基础上挖掘核心群体，提出了基于网络影响集的核心群体推荐模型以及相应的推荐算法，核心群体推荐模型充分考虑了Web病毒式营销中核心节点在Web客户信任网络中的地位及作用方式，将核心群体的推荐历史作为其进行推荐的主要因素。