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1. 毕业设计（论文）主要内容：
基于大数据和电子商务背景，针对犹豫模糊信息，研究不确定理论视角下的群体推荐系统，建立基于群体共识的推荐模型，并设计相应的求解算法，最后采用经典的Moivelens数据集来验证模型与算法的有效性。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
建立推荐信息的融合机制，提出基于犹豫模糊信息的协同过滤算法、共识达成推荐算法以及基于共识演化网络的推荐模型，基于模糊信息视角提出一套新的智能推荐策略。
并用经典的公开数据集验证模型的有效性。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2019.12-2020.3：完成共识达成推荐模型的建立；
2020.3-2020.4： 建立基于犹豫模糊信息的群体推荐算法；
2020.4-2020.5：完成实际案例（Movielens数据集）分析，并完成初稿；
4. 主要参考文献
1. Castro J, Quesada F J, Palomares I, et al. A Consensus‐Driven Group Recommender System[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2015, 30(8): 887-906.
2.Castro J, Barranco M J, Rodríguez R M, et al. Group recommendations based on hesitant fuzzy sets[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2018, 33(10): 2058-2077.
3.Castro J, Barranco M J, Rodríguez R M, et al. Dealing with diversity and novelty in group recommendations using Hesitant fuzzy sets[C]//2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). IEEE, 2017: 1-6.
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