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Ces dernières années, une vaste intégration des espaces cybernétiques, physiques et sociaux a eu lieu. Les systèmes cyber-physiques-sociaux (CPSS) sont devenus le paradigme fondamental de l'évolution dans l'industrie de l'information, grâce auquel l'informatique traditionnelle évoluera vers la science computationnelle cyber-physique-sociale. Les systèmes de recommandation intelligents, qui constituent un sujet de recherche fondamental important dans le domaine des CPSS et l'une des techniques clés pour la mise en œuvre d'un calcul personnalisé et intelligent, revêtent une grande importance dans le développement des CPSS. Cet article propose un système de recommandation centré sur le groupe dans le domaine des CPSS, qui se compose de la découverte de groupes orientée vers l'activité, de la révision des données de notation pour une précision améliorée, et de la modélisation des préférences de groupe qui soutient une extraction de contexte suffisante à partir de plusieurs sources. Grâce à des expériences, il est vérifié que le système de recommandation proposé est efficace, objectif et précis, fournissant ainsi une base solide pour le calcul personnalisé dans le paradigme des CPSS.
Yin Zhang⋆ (Mon,) a étudié cette question.