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基于正交与聚类修剪改进多目标遗传算法的电影推荐方法，针对NSGA‑II中存在的分布性和收敛性两方面的不足而提出了这种改进算法OTNSGA‑II，可以用于求解各种多目标函数优化问题。该算法设计断层多目标正交实验初始化种群，避免了个体不均匀而导致分布性缺失；并运用自适应聚类修剪策略维护种群进化过程，去除适当数目的劣质个体，保持了种群的收敛性和分布性。结合用户行为与电影属性的信息挖掘，将该算法应用于电影个性化推荐这一实际问题，通过和现有的算法进行测试对比说明了算法的通用性和有效性，得到了更为优良的推荐结果，提高了推荐的准确率、召回率和覆盖率，并提供了更为丰富的推荐方案组合，有利于充分挖掘用户的兴趣点提供更为可靠的推荐服务。
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