信息技术
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신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2014年
8期
56-58,67
,共4页
推荐系统%建模%野草算法%混合遗传算法
推薦繫統%建模%野草算法%混閤遺傳算法
추천계통%건모%야초산법%혼합유전산법
recommender system%modeling%invasive weed optimization (IWO) algorithm%hybrid generic algorithm (HGA)
为了提高个性化推荐系统中模型描述的准确性,提出了一种改进的入侵野草优化算法.该算法将野草算法和混合遗传算法有机地结合,旨在克服传统野草算法过早收敛、易于陷入局部优化的不足.最后,计算机仿真结果表明了所提出的算法明显优于其他常见的建模算法.
為瞭提高箇性化推薦繫統中模型描述的準確性,提齣瞭一種改進的入侵野草優化算法.該算法將野草算法和混閤遺傳算法有機地結閤,旨在剋服傳統野草算法過早收斂、易于陷入跼部優化的不足.最後,計算機倣真結果錶明瞭所提齣的算法明顯優于其他常見的建模算法.
위료제고개성화추천계통중모형묘술적준학성,제출료일충개진적입침야초우화산법.해산법장야초산법화혼합유전산법유궤지결합,지재극복전통야초산법과조수렴、역우함입국부우화적불족.최후,계산궤방진결과표명료소제출적산법명현우우기타상견적건모산법.
