收藏本站
《中国矿业大学》 2017年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

行为引导的不确定偏好感知交互式遗传算法及其应用

朱利霞  
【摘要】:交互式遗传算法可有效解决定性性能指标优化问题,但该类算法需要用户参与进化过程,对进化个体进行显式评价,严重限制了其解决实际问题的能力。为此,基于人-机交互行为,隐式感知用户偏好的交互式遗传算法,得到了关注和发展。本文研究分别基于单用户和群体智能行为引导的不确定偏好感知交互式遗传算法,给出基于不确定偏好感知的可能性条件偏好网络,以及基于该网络的个体适应值估计,本文研究内容具体包括以下三点:(1)基于可能性条件偏好网络的个体行为引导的不确定偏好感知交互式遗传算法。首先,分析单用户交互行为以及行为的可信度,得到描述可信行为的数学表达式;建立基于历史信息、当前用户行为信息的可能性条件偏好网络,用于量化基于可信行为的当前用户含不确定性的偏好表示;基于含有不确定性的条件偏好网络计算个体适应值,实施进化优化操作,实现基于个体行为的偏好感知交互式遗传算法。将算法应用于心理学图书个性化搜索中,验证算法的有效性。(2)基于群智行为的不确定偏好感知交互式遗传算法。首先,借鉴协同过滤推荐系统中相似用户群体对单用户的偏好引导机制,基于用户输入的关键词,寻找相似群体用户,给出相似用户的衡量准则;进而提取相似群体用户的行为偏好信息,基于研究内容(1)的工作,建立群体用户的可能性条件偏好网络,以表示群体用户行为的偏好;将相似群体用户偏好信息融入单用户的条件偏好网络中,进而得到融入群智行为信息的可能性条件偏好网络;然后根据单用户交互过程中用户交互行为信息及相似群智行为信息更新可能性条件偏好网络,进一步更新群体偏好信息;根据偏好网络计算个体适应值,实施进化优化操作。将算法应用于心理学图书个性化搜索中,验证算法的有效性。(3)基于偏好感知交互式遗传算法的心理学图书个性化搜索的原型平台设计。根据研究内容(1)和(2)的算法实现,完成对搜索系统的设计和改进。首先,根据算法框架,确定系统的模块功能、运行流程以及搭建工具;其次,根据本文提出的算法,对系统各个模块进行改进完善;最后完成原型系统的实验仿真。
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 董欢欢;王伟伟;吕曼曼;黄琳;;面向个性化需求的模块化设计模型研究[J];包装工程;2017年06期
2 张晓飞;余建桥;;基于用户兴趣模型构建与个性化搜索算法研究[J];电脑知识与技术;2016年18期
3 杨凤萍;张大斌;;差分进化神经网络集成的用户偏好模型构建[J];微型机与应用;2016年08期
4 窦润亮;郭均鹏;田祥龙;宗超;;面向客户个性化需求的交互式遗传算法[J];管理科学学报;2016年01期
5 孙晓燕;陆宜娜;巩敦卫;张抗抗;;基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法及其个性化搜索[J];控制与决策;2015年07期
6 庞剑飞;蒋俊成;马翠;;基于交互式粒子群算法的部队卫生装备巡修行程规划设计[J];医疗卫生装备;2015年03期
7 孟鑫;安毅生;张志明;;基于交互式的并行蚁群优化算法[J];计算机系统应用;2015年02期
8 任保宁;梁永全;赵建立;廉文娟;李玉军;;基于多维度权重动态更新的用户兴趣模型[J];计算机工程;2014年09期
9 朱楠;;数据挖掘技术在个性化网络教学系统中的研究与实现[J];苏州科技学院学报(自然科学版);2014年02期
10 何佳;赵海燕;陈庆奎;曹健;;基于社会化标注的网页搜索算法综述[J];小型微型计算机系统;2014年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王海燕;电子商务协同过滤推荐算法的优化研究[D];河北工程大学;2016年
2 曾久琳;基于进化多目标优化和深度神经网络的个性化推荐研究[D];西安电子科技大学;2015年
3 陆宜娜;基于行为的偏好感知交互式遗传算法及其应用[D];中国矿业大学;2015年
4 裘月;融入个体人格特质的个性化图书推荐模型研究[D];浙江工商大学;2015年
5 李鹏;协同过滤推荐系统中推荐攻击检测算法研究[D];燕山大学;2013年
6 许景楠;基于评论和评分的个性化推荐算法研究[D];浙江大学;2013年
7 田笑丹;电子民主背景下个体交互对群体决策时间的影响研究[D];华南理工大学;2012年
8 王立军;基于协同过滤推荐系统的数据稀疏性问题研究[D];东北师范大学;2009年
9 张科辉;基于交互式进化计算的虚拟表情建模[D];江南大学;2007年
10 付关友;基于浏览行为分析的用户兴趣挖掘[D];重庆大学;2004年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 刘文博;孙德峰;唐立新;;考虑规整性的露天开采调度问题研究[J];管理科学学报;2017年12期
2 郭广颂;陈良骥;;一种装饰性墙壁纸智能选型系统研究[J];科技通报;2017年11期
3 孙琦宗;钟嘉佶;陈川;华尔天;;一种基于用户偏好的定制优先级判定方法[J];机电工程;2017年11期
4 孙晓燕;朱利霞;陈杨;;基于可能性条件偏好网络的交互式遗传算法及其应用[J];郑州大学学报(工学版);2017年06期
5 辛冠琳;刘惊雷;;基于精确P值计算学习无环CP-nets[J];南京大学学报(自然科学);2017年03期
6 黄永青;杨善林;梁昌勇;;改进交互式蚁群算法及其应用[J];计算机科学与探索;2016年12期
7 胡潜;林鑫;;社会化标注系统中基于标签和项目的兴趣建模比较研究[J];情报学报;2015年12期
8 刘占兵;肖诗斌;;基于用户兴趣模糊聚类的协同过滤算法[J];现代图书情报技术;2015年11期
9 王庆福;;基于多维尺度向量的用户兴趣模型构建研究[J];微型电脑应用;2015年05期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 肖仁锋;基于协同过滤的图书馆个性化推荐方法的研究[D];山东师范大学;2017年
2 朱东郡;基于标签聚类和兴趣划分的个性化推荐算法研究[D];安徽理工大学;2017年
3 刘倩倩;基于用户需求深度驱动的个性化推荐算法研究[D];山东师范大学;2017年
4 王丽颖;增量式聚类的新闻热点话题发现研究[D];广西民族大学;2017年
5 朱利霞;行为引导的不确定偏好感知交互式遗传算法及其应用[D];中国矿业大学;2017年
6 郑苏洋;基于用户体验度和长尾理论的推荐算法[D];北方民族大学;2017年
7 崔伯龙;基于轨迹挖掘与特征向量融合的好友推荐研究[D];杭州电子科技大学;2017年
8 朱毅萌;个性化推荐中协同过滤改进算法的研究[D];东华大学;2017年
9 林炀平;文物知识图谱构建与检索关键技术研究与实现[D];浙江大学;2017年
10 张战超;基于协同过滤的冷用户相似度算法[D];安徽工业大学;2017年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郏维强;刘振宇;刘达新;龚勋;谭建荣;;基于模糊关联的复杂产品模块化设计方法及其应用[J];机械工程学报;2015年05期
2 董富江;杨红;;Web页面个性化搜索系统设计[J];软件导刊;2015年01期
3 茹立云;李智超;马少平;;搜索引擎索引网页集合选取方法研究[J];计算机研究与发展;2014年10期
4 汤献国;胡莹;;卫生装备巡检巡修工作实践与探索[J];医疗卫生装备;2014年08期
5 张大斌;江华;徐柳怡;张文生;;基于两阶段变异交叉策略的差分进化算法[J];计算机工程;2014年08期
6 王伟伟;杨延璞;杨晓燕;余隋怀;;基于形状文法的产品形态创新设计研究与实践[J];图学学报;2014年01期
7 张小琴;王晓辉;;主题信息搜索系统中的搜索策略研究[J];软件导刊;2014年01期
8 方铁;胡红波;;卫生装备管理服务网的设计与实现[J];医疗卫生装备;2013年08期
9 蒋忠伟;方梅华;;医院医疗设备维修管理方案的设计[J];医疗卫生装备;2013年08期
10 李浩;祁国宁;纪杨建;顾新建;;面向服务的产品模块化设计方法及其展望[J];中国机械工程;2013年12期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 袁利;基于聚类的协同过滤个性化推荐算法研究[D];华中师范大学;2014年
2 刘晋佩;融合蚁群算法的用户浏览路径推荐系统研究[D];厦门大学;2014年
3 皮佳明;基于用户兴趣变化的协同过滤推荐算法研究[D];云南财经大学;2014年
4 张鑫;优化的蚁群算法及其在电力系统中的应用[D];吉林大学;2013年
5 黄乔;电子商务推荐系统中协同过滤算法的改进与研究[D];中北大学;2013年
6 刘亮;基于势场蚁群算法的移动机器人路径规划研究[D];南昌大学;2013年
7 张月蓉;基于混合推荐的电影推荐系统的研究与实现[D];安徽大学;2013年
8 宋锦娟;一种改进的蚁群算法及其在最短路径问题中的应用[D];中北大学;2013年
9 朱丽中;协同过滤系统的冷启动问题研究[D];大连理工大学;2013年
10 王伟;基于资源特征的协同过滤推荐算法研究[D];中南大学;2012年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王兴成,郑紫微,贾欣乐;模糊遗传算法及其应用研究[J];计算技术与自动化;2000年02期
2 吴瑞镛,徐大纹;具有年龄结构的遗传算法[J];桂林电子工业学院学报;2001年04期
3 杨艳丽,史维祥;一种新的优化算法—遗传算法的设计[J];液压气动与密封;2001年02期
4 杨宜康,李雪,彭勤科,黄永宣;具有年龄结构的遗传算法[J];计算机工程与应用;2002年11期
5 谷峰,吴勇,唐俊;遗传算法的改进[J];微机发展;2003年06期
6 ;遗传算法[J];计算机教育;2004年10期
7 赵义红,李正文,何其四;生物信息处理系统遗传算法探讨[J];成都理工大学学报(自然科学版);2004年05期
8 刘坤,刘伟波,吴忠强;基于模糊遗传算法的电液位置伺服系统控制[J];黑龙江科技学院学报;2005年04期
9 张英俐,刘弘 ,马金刚;遗传算法作曲系统研究[J];信息技术与信息化;2005年05期
10 丁发智;;浅谈遗传算法[J];乌鲁木齐成人教育学院学报;2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈家照;廖海涛;张中位;罗寅生;;一种改进的遗传算法及其在路径规划中的应用[A];2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2009年
2 李国云;刘颖;薛梅;邬志敏;;遗传算法在高温空冷冷凝器优化设计中的应用[A];第五届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2008年
3 王志军;李守春;张爽;;改进的遗传算法在反演问题中的应用[A];新世纪 新机遇 新挑战——知识创新和高新技术产业发展(上册)[C];2001年
4 任燕翔;姜立;刘连民;从滋庆;;改进遗传算法在三维日照方案优化中的应用[A];工程三维模型与虚拟现实表现——第二届工程建设计算机应用创新论坛论文集[C];2009年
5 韩娟;;遗传算法概述[A];第三届河南省汽车工程科技学术研讨会论文集[C];2006年
6 庞国仲;王元西;;基于遗传算法控制步长的定性仿真方法[A];'2000系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2000年
7 张忠华;杨淑莹;;基于遗传算法的聚类设计[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年
8 何翠红;区益善;;遗传算法及其在计算机编程中的应用[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(下册)[C];1995年
9 靳开岩;张乃尧;;几种实用遗传算法及其比较[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1996年
10 王宏刚;曾建潮;李志宏;;摄动遗传算法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(下册)[C];1996年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 林京;《神经网络和遗传算法在水科学领域的应用》将面市[N];中国水利报;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 Amjad Mahmood;半监督进化集成及其在网络视频分类中的应用[D];西南交通大学;2015年
2 李险峰;基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究[D];北京科技大学;2017年
3 孙秋红;基于遗传算法的水质数据挖掘与应用研究[D];燕山大学;2016年
4 周辉仁;递阶遗传算法理论及其应用研究[D];天津大学;2008年
5 郝国生;交互式遗传算法中用户的认知规律及其应用[D];中国矿业大学;2009年
6 侯格贤;遗传算法及其在跟踪系统中的应用研究[D];西安电子科技大学;1998年
7 马国田;遗传算法及其在电磁工程中的应用[D];西安电子科技大学;1998年
8 唐文艳;结构优化中的遗传算法研究和应用[D];大连理工大学;2002年
9 周激流;遗传算法理论及其在水问题中应用的研究[D];四川大学;2000年
10 刘冀成;基于改进遗传算法的生物电磁成像与磁场聚焦应用研究[D];四川大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱利霞;行为引导的不确定偏好感知交互式遗传算法及其应用[D];中国矿业大学;2017年
2 唐乐;大学生之粤乐审美偏好的实验研究[D];广州大学;2017年
3 代燚;棱镜适应对小数字偏好的影响[D];浙江大学;2017年
4 田莹;公平偏好的博弈实验研究[D];哈尔滨工程大学;2016年
5 董战英;考虑同事偏好的项目-员工匹配决策方法研究[D];电子科技大学;2017年
6 尤梦施;个体的社会同伴选择偏好[D];南京师范大学;2017年
7 于晨颖;大学生颜色偏好及颜色隐喻表征的研究[D];南京师范大学;2017年
8 张英俐;基于遗传算法的作曲系统研究[D];山东师范大学;2006年
9 钟海萍;原对偶遗传算法与蚁群算法的一种融合算法[D];暨南大学;2013年
10 李志添;模糊遗传算法与资源优化配置的预测控制[D];华南理工大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026