个性化网络社区用户信息自动搜索方法仿真

发布时间：2021-03-12 14:11

　　针对传统的个性化网络社区用户信息自动搜索方法存在信息丢失率和虚警率较高、搜索效率较低等问题,提出一种基于特征映射的个性化网络社区用户信息自动搜索方法。利用神经网络训练法对社区用户信息进行特征提取,利用Kohonen网络构建神经网络模型,并结合有效的分类数据模型构建自组织特征映射算法进行社区用户信息特征提取。在上述基础上,对社区用户信息进行归一化处理,为社会用户信息搜索模型的建立提供相关的数据支持,构建个性化网络社区用户信息自动搜索模型,在传统支持向量的基础上,引入双球隶属度函数对搜索模型进行求解,得到个性化网络社区用户信息自动搜索的最优解,实现个性化网络社区用户信息自动搜索。实验结果表明,所提方法能够有效降低用户信息丢失率以及虚警率,降低搜索时间,提高搜索效率。 

【文章来源】：计算机仿真. 2019,36(03)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

所提方法的虚警率

基于PSO算法的个性化网络社区用户信息自动搜索方法的虚警率

基于特征反馈的个性化网络社区用户信息自动搜索方法的虚警率

【参考文献】：
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本文编号：3078444