【摘 要】
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传统网络信息资源个性化推荐方法无法存储长期信息，导致推荐精度低，召回率高。因此，研究基于广义回归神经网络的网络信息资源个性化推荐方法。首先，获取初始兴趣偏好特征数据，分配相应权重进行归一化处理；其次，确定训练样本的收敛范围，调整权值得到不同层神经元之间的连接权值和阈值，并输出匹配结果；最后，运用过滤推荐算法计算环境网络信息资源偏好和用户网络关系，得到训练样本相似度，生成近似数据集，根据偏好完成个性
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传统网络信息资源个性化推荐方法无法存储长期信息，导致推荐精度低，召回率高。因此，研究基于广义回归神经网络的网络信息资源个性化推荐方法。首先，获取初始兴趣偏好特征数据，分配相应权重进行归一化处理；其次，确定训练样本的收敛范围，调整权值得到不同层神经元之间的连接权值和阈值，并输出匹配结果；最后，运用过滤推荐算法计算环境网络信息资源偏好和用户网络关系，得到训练样本相似度，生成近似数据集，根据偏好完成个性化推荐。实验结果表明，该方法的召回率最低，推荐准确程度高。
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