基于聚類免疫算法的個性化推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，隨著Internet的普及與電子商務(wù)的快速發(fā)展，許多著名的電子商務(wù)網(wǎng)站都開發(fā)了推薦系統(tǒng)對顧客進行個性化信息推薦服務(wù).電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是電子商務(wù)網(wǎng)站用來向顧客提供商品信息和建議，并模擬商店銷售人員幫助顧客順利完成購買過程.推薦系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)上獲得了普遍的成功，協(xié)同過濾是其中應(yīng)用最為廣泛的個性化推薦技術(shù)。但是，網(wǎng)上有效信息的數(shù)量和種類的急速增長對推薦系統(tǒng)提出了嚴峻挑戰(zhàn)，協(xié)同過濾推薦中存在的準確性，冷啟動、以及可擴展性等問題急待解決.為了

2、解決這些問題，本文著重對協(xié)同過濾推薦的算法進行了研究。 首先，介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的基本理論，包括概念、作用、分類、輸入輸出的表現(xiàn)形式，及常用的推薦方法。此外著重對協(xié)同過濾算法進行分析，分析其算法流程、存在的問題以及現(xiàn)有的解決方法。 其次，為了解決協(xié)同過濾算法準確性問題，將生物學(xué)中的免疫系統(tǒng)引入到最近鄰居選擇的操作中來，充分考慮了人工免疫系統(tǒng)的形態(tài)空間與推薦系統(tǒng)的相似性，提出了獨特性免疫推薦算法，但考慮到該算法在響應(yīng)速