基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法技术

本发明专利技术公开一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法，其步骤为：(1)构建用户物品评分矩阵；(2)设定参数；(3)设置子种群的个体数；(4)初始化大于度阈值子种群；(5)初始化小于度阈值子种群；(6)初始化无度阈值子种群；(7)生成临时种群；(8)生成过渡种群中大于度阈值子种群；(9)生成过渡种群中小于度阈值子种群；(10)生成过渡种群中无度阈值子种群；(11)计算信息核个体的推荐精度；(12)生成子代种群。(13)更新父代种群；(14)判断迭代次数是否为100次；(15)完成信息核构建；(16)进行协同过滤推荐。本发明专利技术具有推荐精度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法
本专利技术属于计算机
，更进一步涉及物品推荐
中的一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法。本专利技术利用多子种群协同进化算法，根据每个用户对物品的评分信息来构建信息核，然后根据信息核向目标用户推荐其喜欢的物品，从而减少在线推荐过程中使用的用户数量和使用的时间，缓解传统协同过滤的可扩展性问题。
技术介绍
大数据时代的到来导致了信息过载问题日益严重，如何从海量信息中快速有效获取自己感兴趣的信息已经成为一个亟需解决的问题。面临上述问题，推荐系统应运而生并且受到广泛关注。推荐系统通过分析用户的历史行为数据，分析发现用户的兴趣爱好，并为用户推荐其感兴趣的物品或是信息。现如今，已存在的推荐方法有很多，其中协同过滤是应用最为广泛且最为成功的一种推荐方法。然而协同过滤算法存在着可扩展性问题的固有缺陷，可扩展性问题指的是协同过滤算法的时间消耗会随着数据规模的增大呈指数型增长。这个可扩展性问题大大抑制了协同过滤算法的发展，是一个亟需解决的问题。电子科技大学在其申请的专利文献“一种基于关键用户的个性化推荐方法和系统”(申请号：2015101575本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法，其特征在于，将度阈值和信息核放入协同进化的种群个体中，按照不同类型的度阈值约束条件，将种群划分为三个子种群，通过协同进化算法的进化迭代得到最优的信息核，利用信息核进行协同过滤推荐，该方法的具体步骤包括如下：(1)构建用户物品评分矩阵：(1a)从用户对物品的评分数据集中提取用户对物品的评分信息，创建用户物品评分矩阵R(n×m)，其中，n表示用户数量，m表示物品数量；(1b)用0表示评分矩阵中用户未评过分的物品的评分，将评分矩阵中用户评过分的物品的评分用对应评分值表示；(2)设定参数：将协同进化算法的种群大小设置为100，协同进化算法的交叉概率设置...

【技术特征摘要】
1.一种基于多子种群协同进化构建信息核的推荐方法，其特征在于，将度阈值和信息核放入协同进化的种群个体中，按照不同类型的度阈值约束条件，将种群划分为三个子种群，通过协同进化算法的进化迭代得到最优的信息核，利用信息核进行协同过滤推荐，该方法的具体步骤包括如下：(1)构建用户物品评分矩阵：(1a)从用户对物品的评分数据集中提取用户对物品的评分信息，创建用户物品评分矩阵R(n×m)，其中，n表示用户数量，m表示物品数量；(1b)用0表示评分矩阵中用户未评过分的物品的评分，将评分矩阵中用户评过分的物品的评分用对应评分值表示；(2)设定参数：将协同进化算法的种群大小设置为100，协同进化算法的交叉概率设置为0.8，协同进化算法的变异概率设置为0.01，协同进化算法的最大迭代次数设置为100；(3)设置子种群的个体数：将父代种群划分为三个子种群，将大于度阈值的子种群包含的信息核个体初始数设置为34，将小于度阈值的子种群包含的信息核个体初始数设置为34，将无度阈值的子种群包含的信息核个体初始数设置为32，将用户物品评分矩阵中用户数目的20％作为信息核长度；(4)初始化大于度阈值子种群：(4a)从[20,80]的范围中，随机选取一个整数作为度阈值；(4b)根据信息核的长度，从用户物品评分矩阵中随机选取用户度大于所选取度阈值的多个用户；(4c)将所选取的度阈值和所选取的多个用户，组成大于度阈值子种群的一个信息核个体；(4d)判断是否生成了34个大于度阈值子种群的信息核个体，若是，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(4a)；(5)初始化小于度阈值子种群：(5a)从[20,80]的范围中，随机选取一个整数作为度阈值；(5b)根据信息核的长度，从用户物品评分矩阵中随机选取用户度小于所选取度阈值的多个用户；(5c)将所选取的度阈值和所选取的多个用户，组成小于度阈值子种群的一个信息核个体；(5d)判断是否生成了34个小于度阈值的子种群的信息核个体，若是，则执行步骤(6)，否则，执行步骤(5a)；(6)初始化无度阈值子种群：(6a)根据信息核的长度，从用户物品评分矩阵中随机选取多个用户，生成无度阈值子种群的一个信息核个体；(6b)判断是否生成了32个无度阈值子种群的信息核个体，若是，则完成父代种群初始化，执行步骤(7)，否则，执行步骤(6a)；(7)生成临时种群：(7a)利用单点交叉的方式，对父代种群中大于度阈值的子种群进行交叉，产生大于度阈值的新信息核个体；(7b)从每个新信息核个体中提取小于度阈值的用户，用大于度阈值的用户替换所提取的小于度阈值的用户，将替换后的所有新信息核个体生成临时种群中大于度阈值的子种群；(7c)利用单点交叉的方式，对父代种群中小于度阈值的子种群进行交叉，产生小于度阈值的新信息核个体；(7d)从每个新信息核个体中提取大于度阈值的用户，用小于度阈值的用户替换所提取的大于度阈值的用户，将替换后的所有新信息核个体生成临时种群中小于度阈值的子种群；(7e)利用单点交叉的方式，对父代种群中无度阈值的子种群进行交叉，生成临时种群中无度阈值的子种群；(8)生成过渡种群中大于度阈值子种群：(8a)从临时种群的大于度阈值的子种群中任意选取一个信息核个体；(8b)从所选取的信息核个体中任意选取一个变异位置；(8c)判断所选变异位置是否为所选取的信息核个体度阈值的位置，若是，则执行步骤(8d)，否则，执行步骤(8e)；(8d)从[20,80]的范围中，随机选取一个整数替换所选取的信息核个体的度阈值，将所选取的信息核个体中小于新度阈值的用户替换为大于新度阈值的用户后执行步骤(8f)；(8e)随机选取一个大于所选取的信息核个体度阈值的用户替换变异位置的用户；(8f)判断是否选择完大于度阈值子种群中所有的信息核个体，若是，则生成过渡种群中大于度阈值的子种群，执行步骤(9)，否则，执行步骤(8a)；(9)生成过渡种群中小于度阈值子种群：(9a)从临时种群的小于度阈值子种群中任意选取一个信息核个体；(9b)从所选取的信息核个体中任意选取一个变异位置；(9c)判断所选变异位置是否为所选取的信息核个体度阈值的位置，若是，则执行步骤(9d)，否则，执行步骤(9e)；(9d)从[20,80]的范围中，随机选取一个整数替换所选取的信息核个体的度阈值，将所选取的信息核个体中大于新度阈值的用户替换成小于新度阈值的用户后执行步骤(9f)；(9e)随机选取一个小于所选取的信息核个体度阈值的用户替换变异位置的用...

【专利技术属性】
技术研发人员：慕彩红，刘逸，陈维柱，刘敬，张丹，白静，缑水平，侯彪，焦李成，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61