基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究

• 作者: 刘培玉 张洪军 朱振方 王美方
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 信息过滤 遗传算法 模拟退火 反馈 扩展操作
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 419-422
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4536字
• 语种: 中文

摘要

分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护.实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
2	朱振方	山东师范大学信息科学与工程学院	13	191	6.0	13.0
3	张洪军		1	3	1.0	1.0
4	王美方	山东师范大学信息科学与工程学院	3	72	3.0	3.0