【摘 要】
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该文使用Kohonen+BP的神经网络技术作为Agent用户兴趣的学习原理.利用用户浏览过的文档作为输入学习样本及对文档的评价值作为输出学习样本,由于受到人为因素影响存在一些矛
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该文使用Kohonen+BP的神经网络技术作为Agent用户兴趣的学习原理.利用用户浏览过的文档作为输入学习样本及对文档的评价值作为输出学习样本,由于受到人为因素影响存在一些矛盾的学习样本,影响网络性能.该文利用Kohonen神经网络的自组织聚类功能避免了矛盾学习样本影响,对输入学习样本进行聚类,聚类中心作为新的输入学习样本,类内学习样本对应的评价值的均值作为新的输出学习样本,对BP网络进行有导师的训练,有效地解决了用户兴趣学习问题.对文档进行量化时,引入时间因子,有效的模拟了用户兴趣的迁移及联想记忆功能,使文档的抽象更合理,更能反映文档特征及用户兴趣.在学习原理研究基础上,设计与实现了Agent系统,系统分为用户信息采集Agent、智能搜索Agent、信息过滤Agent、配置信息管理四个模块.用户信息采集Agent采用BHO技术嵌入IE,自动完成用户访问文档的采集及搜索引擎的提交表单采集.
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