【摘要】：用戶興趣描述文件的快速分類是個性化搜索引擎的關鍵技術,提出了一種模糊角分類神經(jīng)網(wǎng)絡模型,該模型能接受用戶興趣描述文件的實向量輸入,克服了角分類神經(jīng)網(wǎng)絡(CC4)對二進制輸入的要求。模糊角分類神經(jīng)網(wǎng)絡模型根據(jù)用戶信息所落入的k最近鄰的樣本泛化空間來進行分類,隨著k值的增大,其分類效果趨近于貝葉斯分類算法。
[Abstract]:The fast classification of user interest description file is the key technology of personalized search engine. A fuzzy angle classification neural network model is proposed, which can accept the real vector input of user interest description file. The requirement of binary input in angular classification neural network (CC4) is overcome. The fuzzy angle classification neural network model is classified according to the generalization space of the k nearest neighbor of the user information. With the increase of k value, the classification effect of fuzzy angle classification neural network approaches to the Bayesian classification algorithm.
【作者單位】： 福建農林大學計算機與信息學院 福州大學數(shù)學與計算機學院 福建農林大學計算機與信息學院
【分類號】：TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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