本文關(guān)鍵詞： 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概念模糊集 在線服務(wù) 搜索引擎　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2004年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為給用戶提供精確的個(gè)性化信息服務(wù),提出了一種晶體增長分類算法,以此對網(wǎng)絡(luò)上的信息資源進(jìn)行分類。晶體增長分類算法利用反復(fù)提取原型向量的方式來聚合信息。其中,原型向量的提取根據(jù)輸入的搜索關(guān)鍵詞及其上下文關(guān)系,通過徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。原型向量反復(fù)提取過程反映了一種樹型關(guān)系,而每個(gè)階段的結(jié)果形成樹型目錄的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。信息分類結(jié)束后,形成一個(gè)樹型目錄。在此目錄的基礎(chǔ)上,結(jié)合在線服務(wù)技術(shù)和用戶需求,以向?qū)У姆绞綄π畔⑦M(jìn)行二次匹配,從而保證個(gè)性化信息服務(wù)的精確度。另外,所提算法也具有合理的計(jì)算復(fù)雜度,且實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to provide users with accurate personalized information service, a crystal growth classification algorithm is proposed. In this way, the information resources on the network are classified. The crystal growth classification algorithm aggregates information by repeatedly extracting prototype vectors. The extraction of prototype vector is completed by radial basis function (RBF) neural network according to the input search keywords and its context relationship. The repeated extraction process of prototype vector reflects a tree relationship. The results of each stage form a node of the tree directory. After the information classification is finished, a tree directory is formed. On the basis of this directory, the online service technology and user requirements are combined. In order to ensure the accuracy of personalized information service, the proposed algorithm has reasonable computational complexity, and the experimental results verify the validity and feasibility of the algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院 西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院
【分類號(hào)】：TP393
【正文快照】： 0　引言　　Web中的信息絕大多數(shù)呈非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式,通常無法直接從中抽取有用的精確數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的做法是通過模糊匹配的方式對相關(guān)信息進(jìn)行聚類;接著將聚類的信息按一定的方法進(jìn)行分類;并根據(jù)用戶的興趣得到相應(yīng)的集合,最終完成信息的搜索。基于這種思路,已經(jīng)出現(xiàn)了

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本文編號(hào)：1457305