【摘 要】
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本文针对个性化电子商务网站建设中出现的难于有效发现用户行为特征问题,提出一种基于ART神经网络自适应谐振算法的个性矢量聚类模型.该聚类模型由两个智能子系统和三个逻辑
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本文针对个性化电子商务网站建设中出现的难于有效发现用户行为特征问题,提出一种基于ART神经网络自适应谐振算法的个性矢量聚类模型.该聚类模型由两个智能子系统和三个逻辑控制单元组成,采用二值输入模式,具备很强的自适应性.模型实现是在C++语言平台上进行的.在模型程序设计中,采用衍生类方式构造子系统单元,通过控制对话、数据共享建立系统单元之间的联系.该模型可以有效挖掘网络用户行为典型个性特征,用于指导电子商务网站资源的组织和再分配.
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