基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

• 作者: 宁正元 王秀丽 罗方芳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊角分类 神经网络 分类算法
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2437-2439,2443
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4006字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁正元	福建农林大学计算机与信息学院	67	527	10.0	21.0
2	王秀丽	福建农林大学计算机与信息学院	20	87	6.0	8.0
3	罗方芳	福州大学数学与计算机学院	5	40	3.0	5.0