NSGA-II优化的协同过滤推荐算法：精度与召回率提升

"本文提出了一种基于NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）的协同过滤推荐算法，旨在提高协同过滤算法的精确度和召回率。通过将多目标遗传优化算法与协同过滤相结合，实现了模型加权融合，从而提升了推荐效果。实验结果显示，这种方法在精度和覆盖率方面优于传统协同过滤方法，适用于个性化推荐系统，尤其在电子商务、视频、音乐等领域有着广泛应用。文章介绍了基于邻域的推荐算法，包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，这两种方法各有优缺点，而提出的NSGA-II协同过滤算法则试图平衡这些不足。" 在推荐系统领域，协同过滤是一种广泛采用的技术，它基于用户历史行为和兴趣来预测他们可能喜欢的新物品。然而，传统的协同过滤算法，如基于用户的协同过滤(UserCF)和基于物品的协同过滤(ItemCF)，往往在精确度和召回率之间难以达到理想平衡。UserCF寻找与目标用户兴趣相似的用户，然后推荐他们喜欢但目标用户未尝试的物品；而ItemCF则通过计算物品之间的相似性来生成推荐，这种方式考虑的是用户对物品的共同喜好。 为了克服这些局限性，文章引入了NSGA-II算法，这是一种多目标优化方法，能够同时优化多个目标，如精确度和召回率。NSGA-II通过种群进化和非支配排序策略，寻找解决方案的帕累托前沿，从而在多个目标之间达到最优平衡。在协同过滤框架下，NSGA-II被用来优化用户或物品的相似度计算，生成更精准的推荐列表。 实验表明，结合NSGA-II的协同过滤推荐算法在实际应用中能够显著提高推荐质量。这对于提高用户满意度，增强用户黏性和促进商业转化具有重要意义。推荐系统不仅在电子商务中发挥关键作用，还在视频推荐、音乐推荐、社交网络等多个领域得到应用，它们能够有效地帮助用户从海量信息中发现感兴趣的项目，从而提升用户体验。 基于NSGA-II的协同过滤推荐算法是推荐系统技术的一个进步，它通过多目标优化解决了单一推荐算法的局限性，提高了推荐系统的综合性能。这种创新方法对于未来推荐系统的设计和优化提供了新的思路和工具。