摘要
通过仿真实验得出,运用简约HJ神经网络原理可以从我们所收集查找到的信息中分离出和读者需求信息最接近的信息,这样可以大大降低我们个性化信息推荐的盲目性和低效性,从而更进一步提升我们图书馆的个性化信息服务质量。
Through the simtdation experiments, using reduced HJ neural network can separate the closet information to the readers＇ requirements, thus the blindness and low effectiveness could be greatly reduced and the quality of personalized information service could be further promoted.
出处
《现代情报》
2009年第2期57-59,共3页
Journal of Modern Information
基金
上海应用技术学院人文社会科学发展基金项目(K08404)
关键词
简约HJ神经网络
个性化服务
信息分离
信息推荐
reduced HJ neural network
personalized service
information separation
information recommendation
