基于BP神经网络的个性化网站界面用户建模

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Internet为我们提供了大量的信息资源,日渐成为我们生活中不可缺少的一部分。个性化服务是未来信息服务的发展趋势,获取用户个性化的兴趣及信息需求是开展个性化服务的基础,用户建模技术在个性化服务所有的相关技术中处于基础核心地位。本文从建立基于人性化网站界面设计的用户建模出发,主要研究如下内容:(一) BP神经网络及其改进算法针对BP神经网络学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点而无法得到全局最优解及对初始权值选取比较敏感等不利因素,有些研究人员提出了不同的改进措施,主要有:加入动量项法、共扼梯度法、变步长法和Levenberg-Marquardt BP算法等。在前人研究工作的基础上,本文提出了一种改进的可变学习速率反向传播算法(IVLBP),通过引入均方误差增加量和减小量两个阈值参数,使得收敛速度加快。最后,通过对VLBP和IVLBP算法的仿真比较研究证明IVLBP算法的有效性。(二)基于BP神经网络的人性化网站界面用户建模为了能够实现网站界面风格的人性化和和谐化,我们通过对部分用户的调查来研究用户因素和网页界面因素之间的相互关系,并从错综复杂的用户和网页界面因素中提取起决定性作用的因素。基于这些决定性因素,用BP神经网络的方法建立了一个用于个性化网站界面风格和布局设计的用户模型,以便提高用户对网站界面风格和布局的整体满意度。
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