發(fā)布時間：2018-05-27 13:20

  本文選題：分層遺傳算法 + 粒子群算法　； 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2017年02期

【摘要】：在處理大數(shù)據(jù)方面,針對基本相似度計算方法存在數(shù)據(jù)稀疏性和推薦效果不明顯的問題,對傳統(tǒng)相似度算法優(yōu)勢進(jìn)行研究,引入時間模型和信任度模型進(jìn)一步過濾,采用分層遺傳算法和粒子群算法進(jìn)行混合優(yōu)化。在MovieLens數(shù)據(jù)集上做推薦對比實驗,實驗結(jié)果表明,在得到最近鄰用戶群的基礎(chǔ)上,相比傳統(tǒng)相似度算法,使用分層遺傳算法和粒子群算法進(jìn)行混合資源推薦,提高了推薦的質(zhì)量。
[Abstract]:In the aspect of dealing with big data, aiming at the problems of data sparsity and lack of recommendation effect in the basic similarity calculation method, the advantages of the traditional similarity algorithm are studied, and the time model and trust model are introduced to filter further. Hierarchical genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are used for hybrid optimization. The comparison experiment on MovieLens data sets shows that, compared with the traditional similarity algorithm, the hierarchical genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are used for the mixed resource recommendation based on the nearest neighbor user group, and the quality of recommendation is improved.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP18;TP391.3

【相似文獻(xiàn)】

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4 曹，

本文編號：1942249