基于BP神经网络的虚拟物品个性化设计推荐

• 作者: 李树刚 陈雪峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 网络游戏 虚拟物品 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 193-195
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.10.070

摘要

通过提取玩家在网络游戏数据库中的数据特征,用基于BP神经网络的数据挖掘方法挖掘出玩家对虚拟物品的各种属性的偏好,为设计开发个性化的虚拟物品提供决策支持.针对传统神经网络中很难获取有广泛代表性的训练样本、常常导致普通神经网络对陌生样本推荐时精度不高的问题,提出改进的BP神经网络,依据专家知识对神经网络的权重进行初始化,并根据训练样本对权重加以微调.仿真案例验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雪峰	上海交通大学工业工程与管理系	3	19	2.0	3.0
2	李树刚	上海交通大学工业工程与管理系	32	252	9.0	14.0