基于神经网络和模糊逻辑的智能推荐系统研究

发布时间：2025-07-26 15:27

　　随着Internet的发展,网站在为用户提供越来越多信息的同时,其结构也变得更加复杂,如何及时地在网络上的海量信息中发现所需要的信息已经变得越来越困难。推荐系统模拟商店销售人员向客户提供商品推荐,帮助用户找到所需信息,可以有效保留用户,提高网站的点击率和用户的忠诚度。由于推荐系统可辅助企业达到个性化行销的目的,进而提升销售量,为企业创造最大的利润,加上个性化服务的概念兴起,使得许多电子商务企业开始重视推荐系统的应用。智能推荐系统的良好发展和应用前景,逐渐成为Web智能技术的一个重要研究内容,已经得到了众多研究者的广泛关注。 近年来,推荐系统在理论和实践中都得到了快速的发展,但是随着所应用的系统规模的进一步扩大,智能推荐系统也面临着一系列的挑战。本论文对智能推荐系统中的推荐算法设计及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究。本论文的研究内容主要是将神经网络和模糊逻辑应用于推荐系统中,主要涉及推荐系统的实时性、推荐系统体系结构和基于web挖掘的推荐系统的应用研究。 本论文的主要研究工作如下: (1)仔细分析了经典Fuzzy ...

【文章页数】：130 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图4.1FuzzyART网络模型

图4.1FuzzyART网络模型Fig.4.1TheStructureofFuzzyARTRT的基本工作原理是：网络接受来自外界的输入矢量理，产生向量X传递到F1层，然后计算输入样本X的相似度，选择与输入样本具有最大匹配度的记忆模度超过警戒参数ρ....

图4.2ART2A-C算法的模拟实验结果1

39(c)(d)图4.2ART2A-C算法的模拟实验结果1Fig4.2The1thsimulationresultofART2A-C

图4.3ART2A-C算法的模拟实验结果2

40(c)(d)图4.3ART2A-C算法的模拟实验结果2Fig4.3The2thsimulationresultofART2A-C

图4.4ModifiedFuzzyART算法的模拟实验结果1Fig4.4The1thsimulationresultofmodifiedfuzzyART

41(c)(d)图4.4ModifiedFuzzyART算法的模拟实验结果1Fig4.4The1thsimulationresultofmodifiedfuzzyART

本文编号：4058675