Genetiska algoritmer i adaptiva rekommendationssystem

Abstract

Denna uppsats behandlar genetiska algoritmer som är en del av machine learning. Machine learning är ett område inom vetenskapen artificiell intelligens. I arbetet har vi tillämpat genetiska algoritmer för att uppnå lärande i ett rekommendationssystem. Syftet med algoritmen är att anpassa och förändra profiler så att de bättre beskriver användares intresseområden. En prototyp av ett så kallat content-based recommendation system har utvecklats. Metoden som vi använt under arbetet med prototypen har varit en iterativ experimentell utvecklings-process. Prototypen har till uppgift att hitta dokument på ett intranet med hjälp av de profiler som den genetiska algoritmen anpassar. Den genetiska algoritmen står för lärande processen i denna prototyp. Efter en kort tids användning kunde vi erhålla resultat som visar att algoritmen anpassar profiler fördelaktigt. Vi anser därför att genetiska algoritmer är intressant för den här typen av tillämpningar.