本文针对个性化推荐系统中用户的不同需求,提出基于免疫优化的个性化推荐算法。考虑推荐的准确性和多样性,本算法将推荐问题视为一个多目标优化问题。首先建立邻域模型,预测评分时引入观测误差,得到候选集,剔除与用户兴趣完全无关的项目。然后构建以准确性和多样性为目标函数的多目标优化模型,最后通过免疫算法对候选集进行进一步优化处理得到最终的推荐结果。实验结果表明,该算法能有效求得个性化推荐最优解,在保证推荐准确性的情况下提高多样性,达到对用户提供不同推荐的需求。
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