个性化推荐和遗传算法

遗传算法包含两个步骤：1，变异；2，选择。算法在每次迭代的过程中选择对一些特征变异，然后再计算变异后的效果，好则保留变异特征。

假如已经能够完全掌握用户的数据模型，个性化推荐第一要满足精确性，根据数据模型能保证最优化精确性。但是完全基于用户数据模型相当于只有遗传没有变异，推荐显得缺乏新颖性，并且也很难发现用户的变化（毕竟用户的兴趣点也一直在变）。而如果在每次推荐中都加入一些新元素，根据用户对这些新元素的反馈来决定是否把新特征加入用户数据模型，这相当于选择和变异。加入变异和选择的个性化推荐系统，就具有了进化的能力。