基于进化计算的推荐系统信息核提取问题研究

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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。为了满足推荐系统的多目标优化需求,本文提出了与推荐准确率和覆盖率相关的两个目标函数,并以信息核提取规模为约束,建立了多目标推荐系统信息核提取问题模型,设计实验验证了两个目标函数的冲突性,并提出了基于多目标进化算法的推荐系统信息核提取算法,缩写为MOEA-IC,通过在不同公开数据集上的实验,验证了MOEA-IC算法的有效性。(2)提出了基于多因子遗传算法的域内多任务推荐系统信息核提取算法。推荐系统信息核提取问题是复杂的应用问题,根据不同的选择率,同一推荐系统能够提取不同规模的信息核。在一次求解过程中,同时提取同一推荐系统的不同规模信息核是推荐信息核提取问题中的域内多任务问题。实际应用中推荐系统存在域内多任务需求。为了研究推荐系统信息核提取问题中的域内多任务问题,本论文建模了域内多任务推荐系统信息核提取问题模型,设计了适用于域内多任务问题的统一编码和特定任务解码方法,提出了基于多因子遗传算法的域内多任务推荐系统信息核提取算法,缩写为MFEA-ICIN,并用实验验证了MFEA-ICIN算法的有效性和优势。(3)提出了基于多因子遗传算法的跨域多任务推荐系统信息核提取算法。推荐系统信息核提取问题中存在域内多任务问题,也存在跨域多任务问题。不同的推荐系统中存在与信息核提取任务相关的不同任务,任务的类型可能相同也可能不同。本文主要研究两种跨域多任务推荐系统信息核提取问题,同时完成不同推荐系统的信息核提取任务和同时完成不同推荐系统的信息核提取任务及其他相关任务。本文设计了解决跨域多任务问题的统一编码和特定任务解码方法,提出了基于多因子遗传算法的跨域多任务推荐系统信息核提取算法,缩写为MFEA-ICCR,并基于公开数据集,验证了MFEA-ICCR算法的有效性,实验结果表明所提方法对推荐系统跨域多任务问题的解决与优化具有一定的指导意义。
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