基于奇异值分解和神经网络的个性化信息模式识别

• 作者: 杨震 邓贵仕 陈廷斌
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 奇异值分解 人工神经网络 个性化 信息获取
• 年，卷（期）: 2004,（14）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 30-31,52
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.14.012

摘要

随着信息资源的持续增长,信息获取系统为特定用户提供特定信息服务的需求越来越重要.该文提出了基于奇异值分解和神经网络的个性化信息模式识别的方法,可以方便地获取用户信息需求的特征,并且利用这些特征信息完成个性化的信息识别和匹配,即实现个性化信息的模式识别,进而实现信息的个性化获取和管理.该文中的算法实现简单,可以方便地应用到目前的一些信息管理、服务系统中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓贵仕	大连理工大学系统工程研究所	98	1916	22.0	41.0
2	陈廷斌	大连理工大学系统工程研究所	8	152	7.0	8.0
3	杨震	大连理工大学系统工程研究所	5	53	4.0	5.0