發(fā)布時間：2021-08-31 06:13

　　推薦系統是應對信息爆炸問題的有效工具,它幫助人們從大量信息或數據中快速準確地找到所需,在書籍影音和電商等領域都有廣泛應用。推薦系統的信息核是系統中攜帶著可靠、客觀且有利于推薦的信息的一組核心用戶。推薦系統信息核提取問題就是找到能最好地代表系統全體用戶的這組核心用戶。研究表明,信息核用戶代替系統全體用戶投入到推薦過程中時,能夠得到滿意的推薦結果,同時提高在線推薦效率。推薦系統信息核提取問題是對推薦系統中用戶及用戶間關系的研究,對用戶關系的深入認知也有助于推動推薦算法性能的提升。因此,推薦系統信息核提取問題是一個兼具理論研究價值和實際應用價值的課題。本文在學習已有推薦系統信息核提取算法的基礎上,利用進化算法,對推薦系統信息核提取問題中的多目標優(yōu)化問題,域內多任務優(yōu)化問題及跨域多任務優(yōu)化問題進行了研究:（1）提出了基于多目標進化算法的推薦系統信息核提取算法。已有的推薦系統信息核提取方法主要分為兩大類:以準確率為目標的貪心算法和進化算法。推薦系統的評價指標是多樣的,準確率、覆蓋率和多樣性等都是評價推薦效果的重要指標。已有的推薦系統信息核提取算法往往只關注準確率,忽略了其他評價指標。為了滿足推薦... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

亞馬遜圖書推薦頁面

圖 3.1 推薦系統信息核提取問題目標推薦系統信息核提取問題一個復雜的應用系統，一個好的推薦系統需要在各個不同現[4]。相對應地，對于推薦系統信息核提取問題來說，一到推薦過程中時，也應該在多種不同的評價指標上都有信息核提取問題建模為一個有兩個目標的多目標優(yōu)化問系統中所有用戶的數量為 m，需要提取的信息核規(guī)模為 3.2 所示，其中 p 是推薦系統信息核提取規(guī)模，數值上等 r 的乘積。圖 3.2 多目標推薦系統信息核提取問題編碼方式

圖 3.1 推薦系統信息核提取問題多目標推薦系統信息核提取問題是一個復雜的應用系統，一個好的推薦系統需要在各個不同的表現[4]。相對應地，對于推薦系統信息核提取問題來說，一個用到推薦過程中時，也應該在多種不同的評價指標上都有較將信息核提取問題建模為一個有兩個目標的多目標優(yōu)化問題薦系統中所有用戶的數量為 m，需要提取的信息核規(guī)模為 p，圖 3.2 所示，其中 p 是推薦系統信息核提取規(guī)模，數值上等于率 r 的乘積。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]個性化推薦系統的研究進展[J]. 劉建國,周濤,汪秉宏.  自然科學進展. 2009(01)



本文編號：3374362