摘要
随着互联网和社交媒体的迅速发展，社会网络已经成为人们获取信息、分享观点和进行交流的重要平台。
社会网络的兴起也为推荐系统带来了新的机遇和挑战。
群体推荐作为推荐系统的一个重要分支，旨在为一群用户推荐他们共同感兴趣的项目或服务。
传统的群体推荐方法往往忽略了用户之间的社会关系，而社会网络中蕴含着丰富的用户偏好和群体行为信息，可以有效地提升群体推荐的效果。
本文首先介绍了群体推荐和社会网络分析的基本概念，然后回顾了基于社会网络的群体推荐模型的研究现状，包括基于信任关系的模型、基于共同兴趣的模型以及融合多源信息的模型。
此外，本文还分析了常用的群体推荐算法，并对不同模型和算法的优缺点进行了比较。
最后，本文对未来基于社会网络的群体推荐研究方向进行了展望，例如，如何应对数据稀疏性问题、如何建模复杂社会关系以及如何提高推荐结果的可解释性等。
关键词：群体推荐；社会网络；推荐模型；推荐算法；文献综述
近年来，随着互联网技术的飞速发展以及Web2.0应用的普及，各种在线社交平台如Facebook、Twitter、微博等蓬勃发展，人们在这些平台上建立了错综复杂的社交关系。
社会网络的出现，不仅改变了人们的社交方式，也为推荐系统带来了新的机遇和挑战。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
