【摘 要】
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随着互联网技术的迅猛发展,网络浏览的用户数量和网络平台的资源与日俱增,因此出现了日益严重的信息过载问题。为了让用户在面对多元化的信息时能够快速地做出正确的选择,个性化推荐系统应运而生。协同过滤算法是个性化推荐技术中运用最广泛的一种算法,该算法通过用户和项目之间的交互信息进行建模,然后来衡量用户对项目的喜爱程度。在真实的个性化推荐系统中,普遍存在着数据稀疏和扩展性差等问题,严重影响了推荐系统的性能。
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随着互联网技术的迅猛发展,网络浏览的用户数量和网络平台的资源与日俱增,因此出现了日益严重的信息过载问题。为了让用户在面对多元化的信息时能够快速地做出正确的选择,个性化推荐系统应运而生。协同过滤算法是个性化推荐技术中运用最广泛的一种算法,该算法通过用户和项目之间的交互信息进行建模,然后来衡量用户对项目的喜爱程度。在真实的个性化推荐系统中,普遍存在着数据稀疏和扩展性差等问题,严重影响了推荐系统的性能。而传统的协同过滤算法不能够很好的解决此类问题,因此本文提出了改进的双层优化最近邻的协同过滤推荐算法。首先,在寻找项目的最近邻居时,通过分析时间因素和项目自身类型标签对用户决策的影响,给出动态变化的用户兴趣度作为相似度计算方法,提高了相似性度量精度;其次,提出双层优化算法,通过人工免疫算法和遗传算法对项目最近邻进行双层优化。在最近邻人工免疫系统优化层利用人工免疫系统的快速收敛能力提高算法性能并且通过增殖克隆来优化最近邻抗体以增加算法扩展性;在遗传算法优化层利用交叉、变异和选择算子进一步产生最强抗体（即最佳推荐项目列表）以缓解数据集的稀疏性问题;最后,以Movielens资料集为测试目标来验证本文算法的推荐性能,结果表明该算法降低了传统遗传算法处理数据的时间,推荐效果从MAE和准确率方面优于人工免疫系统模型和遗传算法模型,具有一定的实用性。
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