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公开(公告)号：CN115905716A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310065377.4
申请日：2023-02-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06N3/126 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于推荐系统领域，公开了一种基于多目标优化的电影推荐方法，包括生成电影推荐候选集、改进多目标优化算法以及借助多目标优化算法从侯选集中挑选最优推荐列表，生成电影推荐候选集步骤针对传统推荐算法中存在的冷启动和数据稀疏问题，建立基于深度学习的电影推荐模型，使推荐结果更准确；改进多目标优化算法步骤针对目前多目标优化算法中Pareto前沿面收敛速度偏慢的问题，设计更适合电影推荐的概率交叉遗传算子，使收敛速度加快；借助多目标优化算法从侯选集中挑选最优推荐列表步骤在深度学习模型生成电影推荐侯选集的基础上使用多目标优化算法生成准确性和多样性同样最优的推荐列表。
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