TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑盟——刘,俊杰PY - 2021 DA - 2021/10/11 TI -自动电影标签采集方法基于改进神经网络由变异蚁群算法优化的SP - 7158051六世- 2021 AB -如今,不断变化的公众审美标准,大量新类型和主题的电影项目已经出现。出于这个原因,本文提出了一种改进的变异蚁群算法优化神经网络的自动获取电影标签,它不仅克服了传统神经网络的缺点,如难以确定权重,收敛速度慢,容易陷入局部最小值,同时也弥补了单独使用蚁群算法所面临的缺陷通过量子遗传算法神经网络的梯度信息。用户相似性判断的结果表明,在计算的过程中添加用户评级电影之间的偏差,和邻居选择添加电影标签重量和评级相似性为基础的邻居选择目标电影过程中预测目标电影评级。实验表明该算法的有效性。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/7158051 - 10.1155 / 2021/7158051摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER