公开(公告)号：CN115062236B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202210631468.5

申请日：2022-06-06

Applicant: 安徽大学 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 曹瑞芬 ,  郑春厚 ,  李子珏 ,  张兴义 ,  田野

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/958 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/14 ,  G06F30/27 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，按照用户的时间访问顺序，将最后一个访问地点作为测试集，将倒数第二个访问地点作为验证集，其余作为训练集；S2：多目标优化混合重排模型的构建：包括种群初始化、目标函数的计算和种群的进化；S3：模型训练：利用训练集对多目标优化混合重排模型进行训练，利用验证集对模型参数进行调整，获取最优的模型；S4：模型预测：使用最优模型对测试集中的用户进行预测，获取其推荐给用户的旅游推荐列表。还公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐系统。本发明能够在保证整个推荐系统的准确度的同时提升整个系统的多样性。

公开(公告)号：CN115062236A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210631468.5

申请日：2022-06-06

Applicant: 安徽大学 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 曹瑞芬 ,  郑春厚 ,  李子珏 ,  张兴义 ,  田野

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/958 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/14 ,  G06F30/27 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，按照用户的时间访问顺序，将最后一个访问地点作为测试集，将倒数第二个访问地点作为验证集，其余作为训练集；S2：多目标优化混合重排模型的构建：包括种群初始化、目标函数的计算和种群的进化；S3：模型训练：利用训练集对多目标优化混合重排模型进行训练，利用验证集对模型参数进行调整，获取最优的模型；S4：模型预测：使用最优模型对测试集中的用户进行预测，获取其推荐给用户的旅游推荐列表。还公开了一种基于多目标优化的混合重排旅游推荐系统。本发明能够在保证整个推荐系统的准确度的同时提升整个系统的多样性。

公开(公告)号：CN116501983A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310297729.9

申请日：2023-03-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑春厚 ,  李子珏 ,  曹瑞芬 ,  苏延森 ,  魏丕静

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/14 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐方法，包括以下步骤：S1：数据集构建：收集用户的历史访问序列，并对数据集进行数据筛选；S2：用户邻居池的构建：将用户划分为新用户和老用户，计算不同目标用户的邻居列表，最终选取相似度排名前m名的用户作为邻居放入邻居池；S3：多目标推荐模型建立：将用户所关心的推荐准确度和新颖性这两个指标转化为两个目标的多目标优化模型；S4：多目标进化算法优化邻居列表：使用改进的多目标进化算法对邻居列表进行优化，得到最优的邻居列表；S5：根据优化得到的最优邻居集产生目标用户的景点推荐列表。还公开了一种基于邻域选择的多目标旅游推荐系统。本发明能够得到满足要求的多个非劣解。