基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究
分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护.实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤.
信息过滤、遗传算法、模拟退火、反馈、扩展操作
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60873247;山东省自然基金项目Y2006G20;山东省高新自主创新专项工程基金项目2008ZZ28
2009-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
419-422