E-Commerce Comparison-Shopping Model of Neural Network Based on Ant Colony Optimization

机译：基于蚁群优化的神经网络电子商务比较购物模型

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A new model of comparison-shopping and key contents is discussed in the paper to solve the problem of the user bias' filtering and learning. On the basis of traditional comparison shopping method, trains the BP neural networks by ant colony optimization algorithm to obtain the users' preference information. It also adopts the growth-oriented method of network structure to decrease the learning error. And the sequence of search results is reorganized based on the information, to provide users with the personalized shopping guide service to meet their needs. Besides, the application of Web 2.0 can be optimized by using the knowledge of preference to build a better comparison-shopping e-commerce website.

机译：讨论了一种比较购物和关键内容的新模型，以解决用户偏见的过滤和学习问题。在传统的比较购物法的基础上，通过蚁群优化算法训练BP神经网络，获得用户的偏好信息。它还采用面向增长的网络结构方法来减少学习错误。并根据这些信息重新组织搜索结果的顺序，为用户提供个性化的购物指南服务，以满足他们的需求。此外，可以通过使用偏好知识来优化Web 2.0的应用程序，以构建更好的比较购物电子商务网站。

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来源
《Advances in wireless networks and information systems》|2009年|p.397-404|共8页
会议地点 Shanghai(CN);Shanghai(CN)
作者
Kang Shao; Ye Cheng;
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作者单位

School of Economics and Management,Anhui University of Science and Technology,Huainan, China;

rnSchool of Economics and Management,Anhui University of Science and Technology,Huainan, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类通信;计算机网络;
关键词
comparison-shopping; user preferences; ant colony algorithm; neural network; search engine;

机译：比较购物；用户偏好；蚁群算法；神经网络;搜索引擎;

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