| 粗糙集概率神经网络高斯网页期望排序 |
| |
| 引用本文： | 李又玲,常致全,杨浩. 粗糙集概率神经网络高斯网页期望排序[J]. 计算机应用研究, 2017, 34(2) |
| |
| 作者姓名： | 李又玲 常致全 杨浩 |
| |
| 作者单位： | 成都师范学院 计算机学院,四川大学 计算机学院,四川大学 计算机学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61103042) |
| |
| 摘 要： | 针对多标签网页推荐算法中存在信息不精确及新增信息较多,传统精确算法效果并不理想的问题,提出一种多标签网页的粗糙集概率神经网络高斯块植入期望排序推荐方法。首先,针对信息不确定性,利用粗糙集理论改进传统的概率神经网络模型,使之适合处理信息非确定性问题；其次,针对固定概率神经网络在处理多标签网页推荐问题时,存在覆盖率差,结构冗余较大,且对新增标签信息无法快速识别的问题,利用高斯块植入期望排序方式,构建概率功能块的合并、添加和删除操作,提高预测精度同时降低计算复杂度,并有效解决新增信息预测的实时性问题；最后,通过在雅虎多标签数据集实例中的实验对比显示,所提算法具有更高的计算精度和效率。
|
| 关 键 词： | 神经网络 粗糙集 高斯块 概率 期望推荐 |
| 收稿时间： | 2015-12-23 |
| 修稿时间： | 2016-03-16 |
Rough set PNN Gauss block embedded expectation sort recommendation of multi label web |
| |
| Li Youling,Chang Zhiquan and Yang Hao. Rough set PNN Gauss block embedded expectation sort recommendation of multi label web[J]. Application Research of Computers, 2017, 34(2) |
| |
| Authors: | Li Youling Chang Zhiquan Yang Hao |
| |
| Affiliation: | College of computer science,Chengdu Normal University,School of Computer Science,Sichuan University,School of Computer Science,Sichuan University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | multi labels rough set Gauss function block expectation sort web recommendation |
|
| 点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文 |
|
