基于进化计算的推荐系统信息核提取问题研究

发布时间：2021-08-31 06:13

　　推荐系统是应对信息爆炸问题的有效工具,它帮助人们从大量信息或数据中快速准确地找到所需,在书籍影音和电商等领域都有广泛应用。推荐系统的信息核是系统中携带着可靠、客观且有利于推荐的信息的一组核心用户。推荐系统信息核提取问题就是找到能最好地代表系统全体用户的这组核心用户。研究表明,信息核用户代替系统全体用户投入到推荐过程中时,能够得到满意的推荐结果,同时提高在线推荐效率。推荐系统信息核提取问题是对推荐系统中用户及用户间关系的研究,对用户关系的深入认知也有助于推动推荐算法性能的提升。因此,推荐系统信息核提取问题是一个兼具理论研究价值和实际应用价值的课题。本文在学习已有推荐系统信息核提取算法的基础上,利用进化算法,对推荐系统信息核提取问题中的多目标优化问题,域内多任务优化问题及跨域多任务优化问题进行了研究:（1）提出了基于多目标进化算法的推荐系统信息核提取算法。已有的推荐系统信息核提取方法主要分为两大类:以准确率为目标的贪心算法和进化算法。推荐系统的评价指标是多样的,准确率、覆盖率和多样性等都是评价推荐效果的重要指标。已有的推荐系统信息核提取算法往往只关注准确率,忽略了其他评价指标。为了满足推荐... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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图 3.1 推荐系统信息核提取问题目标推荐系统信息核提取问题一个复杂的应用系统，一个好的推荐系统需要在各个不同现[4]。相对应地，对于推荐系统信息核提取问题来说，一到推荐过程中时，也应该在多种不同的评价指标上都有信息核提取问题建模为一个有两个目标的多目标优化问系统中所有用户的数量为 m，需要提取的信息核规模为 3.2 所示，其中 p 是推荐系统信息核提取规模，数值上等 r 的乘积。图 3.2 多目标推荐系统信息核提取问题编码方式

图 3.1 推荐系统信息核提取问题多目标推荐系统信息核提取问题是一个复杂的应用系统，一个好的推荐系统需要在各个不同的表现[4]。相对应地，对于推荐系统信息核提取问题来说，一个用到推荐过程中时，也应该在多种不同的评价指标上都有较将信息核提取问题建模为一个有两个目标的多目标优化问题荐系统中所有用户的数量为 m，需要提取的信息核规模为 p，图 3.2 所示，其中 p 是推荐系统信息核提取规模，数值上等于率 r 的乘积。

【参考文献】：
期刊论文
[1]个性化推荐系统的研究进展[J]. 刘建国,周涛,汪秉宏.  自然科学进展. 2009(01)



本文编号：3374362