国内刊号:44-1240/TP
国际刊号:1000-8152
发布日期:
作者:孙晓燕,李帅,金耀初
单位:江南大学人工智能与计算机学院,中国矿业大学信息与控制工程学院,西湖大学工学院
关键词:个性化搜索;差分进化算法;Kalman滤波器;代理模型;偏差估计
基金:国家自然科学基金项目(61876184)资助.
基于用户交互的进化优化算法可有效提高个性化推荐的性能,但已有研究忽略了编码个体与解码样本间的偏差,往往导致算法搜索方向出现较大偏离,搜索效率低;此外,用户交互评价的定量化表示也是较大挑战.针对此, 本文提出了融合Kalman滤波偏差估计和代理模型的个性化差分进化算法.首先,构建了基于用户评价、商品属性等的深度信念网络代理模型,实现对用户交互的定量评价;然后,设计Kalman滤波偏差估计器,跟踪进化过程中基因型和表现型之间的偏差,并基于该偏差设计差分进化算子,改变种群分布并引导搜索方向;最后,将该算法应用于亚马逊个性化搜索数据集,验证了其有效性.
来源:2025年第11期
《控制理论与应用》期刊编辑部