【摘 要】
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随着互联网技术和信息服务的飞速发展,互联网上充斥着大量的冗余信息,这导致了严重的信息过载问题。由于互联网信息快速、实时、海量地生成,用户越来越难以从海量信息中准确获取与自己兴趣相匹配的内容,因此,研究个性化推荐系统就显得十分必要。早期的推荐系统,仅通过简单的物品销量、话题的点击量或新闻的阅读量等策略对互联网的信息进行排序,然后选取靠前的物品推荐给用户,这与推荐系统用户推荐他们感兴趣的相关项目或服务
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随着互联网技术和信息服务的飞速发展,互联网上充斥着大量的冗余信息,这导致了严重的信息过载问题。由于互联网信息快速、实时、海量地生成,用户越来越难以从海量信息中准确获取与自己兴趣相匹配的内容,因此,研究个性化推荐系统就显得十分必要。早期的推荐系统,仅通过简单的物品销量、话题的点击量或新闻的阅读量等策略对互联网的信息进行排序,然后选取靠前的物品推荐给用户,这与推荐系统用户推荐他们感兴趣的相关项目或服务来捕捉用户行为的目标并不是十分契合,因而无法真正有效提高用户的满意度和忠诚度。同时,传统的协同过滤方法存在数据稀疏性、冷启动等问题。针对这些问题,本文开展了基于群智能算法改进聚类的协同过滤推荐算法的理论与技术研究,具体如下:（1）提出利用莱维飞行机制扰动、多策略协同等方式对蚱蜢优化算法进行改进,有效解决算法收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,并设计对比实验,对测试函数进行性能测试,验证改进后的蚱蜢优化算法在寻优精度、收敛速度等方面的优势。（2）提出将改进的蚱蜢优化算法与K-means算法相结合,并应用于传统协同过滤推荐,解决传统协同过滤算法推荐数据存在的高维性和稀疏性问题,并通过实验验证改进后推荐算法的可行性以及对推荐精度的提升。（3）设计并实现了一个农产品个性化推荐平台,根据用户的潜在需求、行为模式、爱好等向用户推荐满意的商品,为用户提供更为优质的购物体验。
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