基于自编码神经网络建立的搜索信息模型

• 作者: 易万 李勇 罗晶 郭少英
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 文本特征 自编码神经网络 深度学习 Matlab
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【计算机软件及应用】
• 页码范围: 117-121
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

根据用户搜索历史，将用户关注的信息按标题分类，通过自编码神经网络提取特征值。设定学习样本标题最多为25个汉字，编码方式采用汉字机内码(GBK码)。使用 MATLAB工具进行深度学习，将样本在原空间的特征表示变换到一个新的特征空间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	5	2	1.0	1.0
2	易万	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	4	1	1.0	1.0
3	罗晶	天津科技大学生物工程学院	3	1	1.0	1.0
4	郭少英	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	1	1.0	1.0