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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及推荐方法技术领域，具体是一种针对大规模用户的多目标电影推荐方法，本发明通过针对大规模的用户，用改进的聚类方法对用户进行分组处理，各组用户通过同步运行的方式并行进化，并且在进化过程中结合强化学习实现了组内和组外的知识迁移，能够有效的提高推荐效果，实现电影准确性、电影多样性和电影暴露的公平性多个目标的推荐。
主权项：1.一种针对大规模用户的多目标电影推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用户历史浏览电影的数据，根据数据计算各个电影的综合评分，并将各个电影按照综合评分由大到小依次排放在对应的电影推荐候选集中，将各个用户存放在用户集合中；S2、通过改进的k-means算法对用户进行聚类分类，将用户集合中的用户分成设定数量的用户组；S3、对各个用户组中的用户进行进化操作、重复染色体操作、交叉和组内知识迁移操作、染色体进行突变操作和精英策略操作，以生成推荐列表，推荐给各个组的用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种针对大规模用户的多目标电影推荐方法
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