基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

王秀丽; 罗方芳; 宁正元

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基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

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用户兴趣描述文件的快速分类是个性化搜索引擎的关键技术,提出了一种模糊角分类神经网络模型,该模型能接受用户兴趣描述文件的实向量输入,克服了角分类神经网络(CC4)对二进制输入的要求.模糊角分类神经网络模型根据用户信息所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行分类,随着k值的增大,其分类效果趋近于贝叶斯分类算法.

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来源
《计算机应用》 |2006年第10期|2437-24392443|共4页
作者
王秀丽; 罗方芳; 宁正元;
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作者单位

福建农林大学;

计算机与信息学院;

福建;

福州;

350002;

福州大学;

数学与计算机学院;

福建;

福州;

350002;

福建农林大学;

计算机与信息学院;

福建;

福州;

350002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
模糊角分类; 神经网络; 分类算法;

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