基于改进NSGA‑II的个性化电影推荐方法

摘要

本发明公开了基于改进NSGA‑II的个性化电影推荐方法，针对传统推荐算法只追求准确性而忽略多样性的不足，采用多目标优化算法对这两个目标进行优化，从而在保持准确性的情况下提高多样性。针对NSGA‑II多目标优化算法存在的不足，提出了改进算法FFNSGA‑II，该算法设计综合相对熵过滤初始化种群，避免了种群分布不均匀；运用自适应非劣解填充维护种群进化过程，保持了种群的收敛性和分布性。结合用户行为与电影属性的信息挖掘，将该算法应用于个性化电影推荐这一实际问题，通过和现有的推荐算法进行测试对比说明了算法的通用性和有效性，得到了更为优良的推荐结果，提高了推荐的准确性、多样性。