【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及推荐方法，具体是一种改进的多目标遗传算法的推荐方法。
技术介绍
1、随着互联网的蓬勃发展，信息以几何级增长，从而人们处在一个信息爆炸的时代中，进而人们每日都会接触大量甚至海量的信息。如何在大量信息中发现人们所感兴趣的内容，并将其推荐给用户，无疑成了一个值得研究的问题。目前推荐系统的设计和实现，一定程度上解决了信息时代中遇到的这些推荐问题。
2、专利cn114547446a中公开了一种订单推送方法，通过获取用户对电子产品的个性化需求，确定电子产品cto订单推荐的指标，建立电子产品功能定位目标贴近度函数，建立电子产品cto订单推荐的单目标优化模型，将单目标优化模型中的条件设为优化目标，建立电子产品cto订单推荐的多目标优化模型，从公开的互联网电商平台集电子产品bom相关数据集，并对数据集进行预处理以得到有效数据，根据多目标优化模型使用nsga算法的快速非支配排序法获得pareto最优前沿点集，根据用户偏好对pareto最优前沿点集进行排序，择优向用户推荐电子产品cto订单。降低了算法陷入局部最优的可能性，一定程度上...
【技术保护点】
1.一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，计算备选集合中各个个体的拥挤度距离，按照拥挤度距离由大到小的顺序对备选集合中的各个个体进行重...
【技术特征摘要】
1.一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种改进的多目标遗传算法的推荐方法，其特征在于，计算备选集合中各个个体的拥挤度距离，按照拥挤度距离由大到小的顺序对备选集合中的各个个体进行重新排序，以...
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