1. 题目来源
随着互联网和移动设备的普及，人们越来越依赖互联网获取信息和服务，推荐系统应运而生。
传统的推荐系统主要面向个人用户，根据用户的历史行为和兴趣偏好进行个性化推荐。
然而，在很多现实场景中，人们的决策往往是以群体为单位进行的，例如团队旅游、朋友聚餐、家庭观影等。
2. 应完成的主要内容
本课题旨在研究如何量化群体成员的贡献度，并将其应用于群体推荐模型中，以提高群体推荐系统的性能。
具体的研究内容包括以下几个方面：
1.成员贡献度量化模型研究：分析影响成员贡献度的因素，构建合理的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传统的群体推荐算法中，例如协同过滤算法、排序融合算法等，设计基于成员贡献的群体推荐算法，以提高群体推荐结果的准确性和合理性。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成课题研究工作，并按时提交阶段性研究成果。
2.完成一篇符合中国本科学术论文格式要求的毕业论文，并进行论文答辩。
3.论文内容应结构完整、逻辑清晰、论述严谨，实验数据真实可靠，分析结果客观准确。
4. 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
5. 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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