面向众筹平台的个性化推荐进化算法研究

发布时间：2021-01-23 07:26

　　随着互联网技术的逐渐成熟,筹集资金的方式也随之发生了很大的改变,传统的线下筹资模式的弊端逐渐暴露,例如,借贷者与出款人双方缺乏足够信任以及融资过程缺乏合理的透明度,常常导致双方交易失败。人们越来越迫切地需要一种高效安全并且符合个人需求的筹资平台,众筹作为一种新颖的筹资模式应运而生,其作为一种面向大众的线上融资模式,利用互联网用户的线上资金为某一特定项目筹措资金,由于其投资额度的门槛较低,并且能够为普通个人融资提供机会,因而受到大众的欢迎。特别是随着近几年的发展,众筹平台己经具有很大的规模。但是随着平台规模的扩大,平台收益并没有随之发生相对应的增长,平台面临着“信息超载”的难题,即投资者无法在海量的平台产品中快速筛选出符合个人偏好的产品。根据对现有众筹平台的调查,绝大多数平台系统仅提供分类排序的功能,此时,众筹平台迫切需要一种个性化的推荐系统,能够为用户挖掘出满足其个人兴趣偏好以及回报需求的产品。随着近几年的探究,个性化推荐算法取得了一定的成果,能够在庞大的数据集合中为用户筛选出高精度的产品集合,然而目前的这些个性化推荐算法主要都是通过构造推荐模型或者混合不同的数据特征,用以捕获用户的个... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１：众筹平台丨ｎｄｉｅｇｏｇｏ中融资项目的一个例子??Ｆｉｇ．?１．１：?Ａｎ?ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｒａｉｓｉｎｇ－ｍ?

ＰＦ．?＝?ｅＸｆ?｜?３ｘ２?ｅ?ＸＦｓ．ｔ．ｘ２?＞?ｘ，｝?（２．５）??在图２．１中［５２】，乃，巧，巧，巧是解空间的Ｐａｒｅｔｏ最优解，它们共同组成??了?Ｐａｒｅｔｏ最优解集。??▲??Ｐｌ?｜?〇被支配的解??｜?＃?Ｐａｒｅｔｏ前沿面的解??〇?ｊ?Ｉ?！?＼??｜?〇?１〇?！?！１???ｉ?｜?！?１１?＿??Ｘ轴??图２．１：解集分布和Ｐａｒｅｔｏ前沿面??Ｆｉｇ．?２．１：?Ｓｏｌｕｔｉｏｎ?ｓｅｔｓ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ａｎｄ?Ｐａｒｅｔｏ?Ｆｒｏｎｔ??２．２相关算法概述??２．２．１传统的个性化推荐算法??传统的推荐算法依据的原理是对于未知产品的评估，然后，从中选择Ｔｏｐ－ｎ??个产品进行推荐。评估未知产品的得分是推荐算法的一个基本步骤。本小节将简??要介绍ＣＦ＿Ｕｓｅｒ［２７］，?ＣＦ＿Ｉｔｅｍ［３２］和双向网络投影的个性化推荐算法（ＰｒｏｂＳ）［３３］。??（ａ）ＣＦ＿Ｕｓｅｒ算法：ｕｓｅｒ＿ｂａｓｅｄ的协同过滤算法依据用户之间的同质性，即??相似用户之间可能有相同的行为和偏好。按照用户对产品的偏好，一些相似的??１２??

法应用于多目标优化??Ａ／Ｄ?：?Ｚｈａｎｇ?和?Ｌｉ?在?２００７?年时，通过综合分析?Ｍａｔｈｅｍａｔ?Ｍｅｔｈｏｄ?和?Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，并且经过合理的设计，发多目标进化算法（ＭＯＥＡ／Ｄ）［Ｗ。此算法的核心思想就是解决目标较多不利于共同优化的弊端，通过预先设计好的函数分解成若干个ＳＯＰｓ?，单独地去对每一个子目标及对应的子种群进普遍使用的聚合方法有Ｗｅｉｇｈｔｅｄ?Ｓｕｍ?（线性加权法）Ａｐｐｒｏａｃｈ?（切比雪夫法）和ＰＢＩ。接着，对划分好的子种群进，最终得到一组Ｐａｒｅｔｏ解集。??出了算法ＭＯＥＡ／Ｄ的主要流程［５２】。ＭＯＥＡ／Ｄ在解决高维ＭＯＰｓ量和复杂Ｐａｒｅｔｏ?Ｓｅｔｓ难题时性能表现较好Ｍ。并且ＭＯＥＡ／Ｄ而获得很多学者的青睐，并取得了进一步的研宄。??初始化絮合函数和种群??

【参考文献】：
期刊论文
[1]进化多目标优化算法研究[J]. 公茂果,焦李成,杨咚咚,马文萍.  软件学报. 2009(02)

硕士论文
[1]基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用[D]. 徐磊.中南大学 2007
[2]基于遗传算法的多目标优化算法研究[D]. 王鲁.武汉理工大学 2006



本文编号：2994817