【摘 要】
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在传统比较购物的搜索基础上以BP神经网络学习获取用户的偏好信息,并以此对搜索结果进行重新排序,为用户提供符合其需要的个性化导购服务。利用获得的偏好知识优化Web 2.0的
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在传统比较购物的搜索基础上以BP神经网络学习获取用户的偏好信息,并以此对搜索结果进行重新排序,为用户提供符合其需要的个性化导购服务。利用获得的偏好知识优化Web 2.0的相关应用,更好地运用大众智慧来共同构建比较购物网站内容。
Based on the traditional comparative shopping search, BP neural network is used to learn the user’s preference information and reorder the search results to provide users personalized personalized shopping guide service according to their needs. Use the preferred knowledge gained to optimize Web 2.0 related applications and make better use of mass intelligence to build more comparisons of shopping site content.
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