基于动态遗传算法的用户模型进化研究

被引：7

作者：

李宝林 ^{[1
]}

兰芸 ^{[2
]}

张翼英 ^{[3
]}

机构：

[1] 福建省电力有限公司

[2] 天津科技大学计算机科学与信息工程系

[3] 沈阳工程学院信息工程系

来源：

关键词：

信息过滤; 遗传算法; 用户模型; 特征选择;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

信息过滤技术是解决“信息过载”和“信息迷向”问题的有效手段。为高效地确立用户的信息需求模型,文中提出一种新颖的合作过滤方法。该方法采用动态遗传算法进行启发式特征术语的选择,可以有效地与其它用户分享信息选择经验,借以优化用户模型,提高信息选择的质量。实验验证了方法的有效性。

引用

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