人工免疫系统电影推荐器亲和力测度研究

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摘要翻译：
本文将人工免疫系统AIS技术与协同过滤技术CF相结合，构建了一个电影推荐系统。我们已经从Cayzer和Aickelin之前的工作中知道人工免疫系统作为电影推荐器工作得很好3、4、5。在这里，我们的目的是研究不同的亲和力测量算法对AIS的影响。采用Kendalls Tau和加权Kappa两种不同的亲和力测度来计算电影推荐器的相关系数。我们将结果与以前发表的结果进行了比较，表明加权Kappa比其他方法更适合于电影问题。我们还表明AIS通常是鲁棒的电影推荐器，只要选择合适的亲和力度量，结果是好的。
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英文标题：
《On Affinity Measures for Artificial Immune System Movie Recommenders》
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作者：
Uwe Aickelin and Qi Chen
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最新提交年份：
2008
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Neural and Evolutionary Computing        神经与进化计算
分类描述：Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络，连接主义，遗传算法，人工生命，自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Computers and Society        计算机与社会
分类描述：Covers impact of computers on society, computer ethics, information technology and public policy, legal aspects of computing, computers and education. Roughly includes material in ACM Subject Classes K.0, K.2, K.3, K.4, K.5, and K.7.
涵盖计算机对社会的影响、计算机伦理、信息技术和公共政策、计算机的法律方面、计算机和教育。大致包括ACM学科类K.0、K.2、K.3、K.4、K.5和K.7中的材料。
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英文摘要：
  We combine Artificial Immune Systems 'AIS', technology with Collaborative Filtering 'CF' and use it to build a movie recommendation system. We already know that Artificial Immune Systems work well as movie recommenders from previous work by Cayzer and Aickelin 3, 4, 5. Here our aim is to investigate the effect of different affinity measure algorithms for the AIS. Two different affinity measures, Kendalls Tau and Weighted Kappa, are used to calculate the correlation coefficients for the movie recommender. We compare the results with those published previously and show that Weighted Kappa is more suitable than others for movie problems. We also show that AIS are generally robust movie recommenders and that, as long as a suitable affinity measure is chosen, results are good.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0801.4307

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关键词：免疫系统 电影推荐 亲和力 Evolutionary coefficients work 过滤 测度 技术