基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化網(wǎng)站界面用戶建模.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Internet為我們提供了大量的信息資源，日漸成為我們生活中不可缺少的一部分。個性化服務是未來信息服務的發(fā)展趨勢，獲取用戶個性化的興趣及信息需求是開展個性化服務的基礎，用戶建模技術在個性化服務所有的相關技術中處于基礎核心地位。本文從建立基于人性化網(wǎng)站界面設計的用戶建模出發(fā)，主要研究如下內(nèi)容： (一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進算法 針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習收斂速度慢、容易陷入局部極小點而無法得到全局最優(yōu)解及對初始權值選取比較敏感等

2、不利因素，有些研究人員提出了不同的改進措施，主要有：加入動量項法、共扼梯度法、變步長法和Levenberg-Marquardt BP算法等。在前人研究工作的基礎上，本文提出了一種改進的可變學習速率反向傳播算法(IVL,BP)，通過引入均方誤差增加量和減小量兩個閾值參數(shù)，使得收斂速度加快。最后，通過對VLBP和IVLBP算法的仿真比較研究證明IVLBP算法的有效性。 (二)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人性化網(wǎng)站界面用戶建模 為了能夠

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