基于多目標(biāo)免疫算法的網(wǎng)絡(luò)個性化推薦.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類已經(jīng)進(jìn)入到了一個數(shù)據(jù)爆炸的時代。在生活工作中，面對大量的信息，卻無法從中獲得對自己真正有用的信息，信息的使用效率反而降低了，這無疑會使淹沒在信息海洋中的用戶感到無比的苦惱。于是，如何能夠快速高效地從海量數(shù)據(jù)中找出對自己有用的信息已經(jīng)迫在眉睫。推薦系統(tǒng)是解決這一問題的有效手段，它能夠很好地為用戶提供若干條有用的推薦，被認(rèn)為是緩解信息過載最有潛力的工具。
　　通常，傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的主要目的是使精確度最

2、大化。但是，隨著用戶數(shù)量和產(chǎn)品的規(guī)模巨增，只考慮準(zhǔn)確性已經(jīng)完全不能滿足用戶的需求。個性化推薦系統(tǒng)是為每一個用戶都“量身定做”推薦，并且考慮用戶的多種需求。在個性化推薦系統(tǒng)中準(zhǔn)確性和多樣性是兩個相互制約的性能指標(biāo)，提高推薦的準(zhǔn)確度無疑會有損推薦的多樣性;同樣，向用戶推薦多樣化的項(xiàng)目也會導(dǎo)致推薦準(zhǔn)確性的降低。因此，在同時優(yōu)化推薦準(zhǔn)確度和多樣性的過程中，需要找到一個適當(dāng)?shù)钠胶狻Ｃ庖邇?yōu)化算法是一種有效的智能算法，通過模擬免疫系統(tǒng)的原理和功能來解

3、決復(fù)雜問題，在局部搜索和全局搜索中顯示出優(yōu)越的性能，為多目標(biāo)優(yōu)化問題提供了一種新的求解思路。
　　本文對個性化推薦系統(tǒng)中的推薦技術(shù)進(jìn)行了探索和研究，提出了基于多目標(biāo)免疫算法的網(wǎng)絡(luò)個性化推薦。該方法利用了生物免疫系統(tǒng)的基本原理，將要求解的個性化推薦列表建模成一個最大化推薦準(zhǔn)確性和多樣性的多目標(biāo)優(yōu)化問題，設(shè)計(jì)了適合個性化推薦問題求解的抗體編碼方式、克隆算子、變異算子。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效的得到個性化推薦的最佳解，提高了準(zhǔn)確