布谷鸟搜索算法综述，差分进化算法综述，粒子群优化算法综述，人工免疫系统:理论与应用，新型群智能优化算法综述，遗传算法研究综述，蚁群优化算法的原理及其应用，自适应局部增强微分进化改进算法

目前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性，利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法 — —布谷鸟搜索算法，结合 K-means聚类算法进行改进。在此基础上，设计了应用于 Movielens数据集基于布谷鸟搜索的聚类推荐系统总体框架，对其中关键技术和目前存在问题进行了分析，并指出接下来需开展的研究工作。

算法思想 布谷鸟鸟群最终只有最健康的蛋才能孵化出来。 布谷鸟群每只鸟都在拼命寻找好巢穴以达到下最健康的蛋的母的。

布谷鸟搜索算法作为相对较新的一类群智能优化算法，自提出以来受到研究人员的重视，并进行了较为深入的研究，在有关领域得到了应用。为进一步加强布谷鸟算法的搜寻能力并提升收敛速度，加快对算法的研究与应用进程，综述了布谷鸟算法的原理、研究概况和其他同类群体智能优化算法的比较及发展趋势。首先给出了算法的基本模型和实现步骤；然后重点阐述了基于发现概率和步长控制量、基于自适应步长、基于混沌理论、与其他算法混合、基于种群特征和种群变异、结合优化策略及基于种群多样性等诸方面的改进方法，总结了算法的主要应用领域及其进