| 基于遗传优化的云计算协同过滤算法 |
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| 引用本文： | 金先好.基于遗传优化的云计算协同过滤算法[J].佳木斯大学学报,2021,39(6):76-78. |
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| 作者姓名： | 金先好 |
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| 作者单位： | 六安职业技术学院信息与电子工程学院,安徽 六安 237158 |
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| 摘 要： | 传统协同过滤算法中的topN推荐公式预测的用户评分误差较大,削弱了项目推荐的有效性.为此,基于改进的遗传算法对协同过滤算法进行优化.基于皮尔逊相关系数计算用户相似度,构建最近邻居集合;构建卷积神经网络预测近邻集中没有评分的项目,填充无评分项目的空白;利用改进自适应交叉算子与变异算子的遗传算法确定卷积神经网络的初始权值,降低网络预测的随机性.在Hadoop集群环境上展开云计算协同过滤测试,随着邻居用户数量的增加该算法推荐过程中平均绝对误差最低,在云计算环境下的运行时间开销最少,取得了良好的协同过滤推荐效果.
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| 关 键 词： | 遗传算法 云计算 相似度 卷积神经网络 协同过滤 |
Cloud Computing Collaborative Filtering Algorithm Based on Genetic Optimization |
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| JIN Xianhao.Cloud Computing Collaborative Filtering Algorithm Based on Genetic Optimization[J].Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition),2021,39(6):76-78. |
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| Authors: | JIN Xianhao |
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| Keywords: | |
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