近年来随着互联网的快速发展,各种虚拟社区不断涌现,用户组成群共同活动的现象逐渐增多,人们开始逐渐关注面向群的推荐.已有的群推荐方法大多是在基于内存的协同过滤推荐方法上进行改进,或是认为组内成员相互独立,忽略了群内成员间的关联关系对群推荐结果的影响.为此,该文提出了一种基于联合概率矩阵分解的群推荐方法,更好地对群推荐问题进行建模.首先,利用用户加入的群的信息计算用户之间的相关性,其次,将用户相关性矩阵融入到概率矩阵分解过程中,得到个人预测评分,最后,利用面向群推荐问题中常用的合成策略对个人预测评分进行融合,得到群对项目的预测评分.进一步将该文提出的方法与现有常用的群推荐方法进行比较,在CiteULike数据集上进行实验,实验结果表明,该文所提出的方法在准确率、召回率等多种评价指标上都取得了更好的推荐结果.