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基于人工免疫算法的电子商务推荐系统的研究

原霞飞  
【摘要】:随着市场经济结构的调整,电子商务相关政策的完善以及物流、信用、电子支付等支撑体系的不断优化,消费者对电子商务的需求将会更加强烈,运用电子商务的意识会越来越强。未来电子商务将会遍及生产、流通、消费等社会生活的各个领域。电子商务服务业群正在逐步形成,这将会成为未来国民经济新的增长点。统计数据表明自2005年以来,我国电子商务市场交易额稳定增长,未来3年,我国电子商务投资市场将迎来发展的新高潮。在这种环境下,大多电子商务网站都使用了推荐系统来推广业务。推荐系统逐渐成为电子商务中的重要研究内容。 伴随着电子商务规模的扩大,推荐系统面临着一系列的挑战。信息数量的急速增长影响了推荐系统推荐的效率。协同过滤是推荐系统中应用最为广泛的个性化推荐技术,但是其自身存在稀疏性、冷启动以及可扩展性等问题,影响了推荐系统的质量。 本文对电子商务推荐系统中使用的推荐技术进行了探索和研究,提出了基于免疫机理的推荐算法,主要是借鉴了自然免疫系统的免疫学习、克隆选择和自适应等特性。首先把免疫网络中的初始抗体通过聚类划分为不同的簇,然后基于自适应的aiNet算法对聚类中心进行克隆、变异等,从而获得优秀的邻居用户集。抗体的克隆分化机制能够降低数据的稀疏性,网络抑制能提高扩展性,避免算法陷入局部最优点。与协同过滤算法相比,该算法对用户兴趣的预测更加客观、准确,能够提高系统推荐的质量。最后通过实验验证了该算法在电子商务使用中的可行性和有效性。 本文所做的工作以及创新点主要包括以下几个方面: (1)基于人工免疫与自适应aiNet的协同过滤算法 本文借鉴抗原和抗体,抗体与抗体之间相互作用以及抗体的克隆变异等原理,将自适应aiNet思想引入协同过滤算法中的邻居用户集的选择中,提高了最近邻居集合选取的准确性。 (2)基于聚类免疫的最相似邻居推荐算法 将聚类技术K-means算法引入到推荐算法中,对网络中注册的用户基于兴趣进行分类。再结合人工免疫的思想,利用聚类免疫方法确定最相似的邻居用户。 (3)基于免疫思想的用户评分计算 将免疫的思想加入到目标用户兴趣度的预测中,通过邻居用户的浓度影响目标用户预测商品的评分。


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