%0 Journal Article %A 刘建 %A 孙鹏 %A 倪宏 %T 基于神经网络的用户兴趣度估计 %D 2011 %R 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.063 %J 计算机工程 %P 187-189,192 %V 37 %N 7 %X 针对个性化服务研究中用户兴趣度估计的要求,分析用户行为特征与兴趣度的相互关系,选取页面关注时间、滚动/翻页次数、页面大小作为用户兴趣度的判别依据,提出一种基于RBF神经网络模型的用户兴趣度量化估计方法。仿真实验证明,与多元线性回归模型的计算结果相比,该方法在平均残差和预测准确度方面均有更好的效果。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.063