【摘 要】
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针对目前推荐系统效率问题,采用线上、线下分离策略,构建一种新的推荐系统框架。针对推荐系统多目标性和目前众多推荐算法适应性局限等特性,采用混合策略,提出一种新的多目标
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针对目前推荐系统效率问题,采用线上、线下分离策略,构建一种新的推荐系统框架。针对推荐系统多目标性和目前众多推荐算法适应性局限等特性,采用混合策略,提出一种新的多目标推荐算法。首先,对多个推荐算法进行加权混合;然后,构建以权重序列为自变量,推荐评价指标F调和率、多样性和新颖度为目标函数的多目标优化模型;其次,采用SPEA2多目标优化算法进行优化求解;最后,基于用户的购物偏好和Pareto解集向用户有针对性地进行购物推荐。实验结果表明:新的推荐算法较子推荐算法在F调和率上持平,在多样性上提高了1%,在新颖度上提高了11.5%;多目标的各个Pareto解在解空间中分布形成了密集邻近的点曲线。该推荐算法能够满足不同购物偏好用户的推荐要求。
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