摘要
为构建一种精确性较高的智能信息技术模型,对蚁群算法、SOM网络进行分析与研究,并基于两者构建智能推荐技术,运用该技术完成模型的建立与更新。最后利用已建模型对目前较通用的读者原始流通信息记录进行测试,验证结果表明该技术的个性化信息服务的准确率较高,且具有较高理论意义与应用价值。
For building a high accuracy model of intelligent information technology, the paper studies the ant colony algorithm and SOM network, and builds intelligent recommendation techniques based on findings. Test resuhs show the high accuracy of the technology on personalized information services, and the theoretical significance and application value of the technology.
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2011年第17期108-111,共4页
Library and Information Service
基金
安徽省教育厅人文社会科学研究基金项目"数字图书馆中智能型推荐系统的研究"(项目编号:2008SK483)
安徽商贸职业技术学院科研项目"数字化资源建设
评估与利用策略的研究"(项目编号:2007KY03)研究成果之一
关键词
蚁群算法
SOM神经网络
数据挖掘
数字图书馆
ant colony algorithm self-organized feature mapping neural networks data mining digital library