结合遗传算法思想与加权推荐的混合推荐方法
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2017-10-30 v1
摘要
推荐系统是用于启发用户观看有趣电影、发现婴儿名字或阅读书籍的成熟手段。通过使用混合方法组合多个推荐算法的结果，推荐质量进一步提高。在本文中，我们专注于将未评分推荐组合成单一集成体的任务。我们提出的方法受遗传算法启发。它反复从推荐中选择条目以创建将用于最终集成的条目种群。我们将我们的方法与加权投票方法进行比较，并在电影和名字推荐场景中测试两者的性能。我们能够在两个数据集上分别以 20.3% 和 31.1% 的优势超越加权方法，并将总体执行时间减少多达 19.9%。我们的结果不仅提出了一种新型混合方法，还将推荐混合领域引入到与遗传算法的进一步工作中。
引用
@article{arxiv.1710.10177,
title = {Combining Aspects of Genetic Algorithms with Weighted Recommender Hybridization},
author = {Juergen Mueller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.10177},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 6 figures, 2 tables, iiWAS '17, December 4-6, 2017, Salzburg, Austria