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基于自适应正交交叉的多目标优化算法的个性化电影推荐方法，针对传统推荐算法对准确性和非准确性两个对立指标的优化不足，采用多目标优化算法对这两个目标进行优化，从而在保持准确性的情况下提高多样性。针对NSGA‑II多目标优化算法存在的不足，提出了改进算法SMOCDE，该算法设计了自适应多目标正交交叉算子SMOC，使用该算子对种群进行初始，避免了种群分布不均匀；运用该算子进行交叉操作，保持了种群的收敛性和分布性。将该算法应用于个性化电影推荐这一实际问题中，通过和现有的推荐算法进行测试对比验证了算法的通用性和有效性，提高了推荐结果的准确性、多样性。
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