【摘 要】
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在处理大数据时,传统的推荐系统,如常规协同过滤的推荐性能受到了限制。使用操作简便的K均值聚类算法与协同过滤构成组合推荐算法具有较好的推荐性能,该文使用遗传算法对组合
【基金项目】
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教育部人文社科规划项目:大数据时代海量电信客户价值评价方法研究(15XJA630003);重庆邮电大学社会科学基金项目(k2014-111)
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在处理大数据时,传统的推荐系统,如常规协同过滤的推荐性能受到了限制。使用操作简便的K均值聚类算法与协同过滤构成组合推荐算法具有较好的推荐性能,该文使用遗传算法对组合推荐算法进行优化,简化组合推荐算法,降低组合算法的复杂度和成本。同时,通过对遗传算法进行改进,以提高遗传算法的优化能力,提高推荐系统性能。最后,通过MovieLens电影打分数据集对该文研究的推荐算法进行性能测试。结果表明,遗传算法的优化能力得到提升,推荐系统的性能有所提高。
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