Resumen

Hoy en día, con el cambio constante de los estándares estéticos del público, ha surgido un gran número de nuevos tipos y temas de programas cinematográficos. Por esta razón, este trabajo propone una red neuronal mejorada y optimizada por el algoritmo de colonia de hormigas de mutación para la adquisición automática de etiquetas de películas, que no sólo supera las desventajas de la red neuronal tradicional, como la dificultad para determinar los pesos, la lenta velocidad de convergencia y la facilidad para caer en un mínimo local, sino que también compensa las deficiencias a las que se enfrenta el uso del algoritmo de colonia de hormigas por sí solo mediante la información de gradiente de la red neuronal del algoritmo genético cuántico. Los resultados muestran que el juicio de similitud del usuario se añade en el proceso de cálculo de la desviación de la calificación del usuario entre las películas, y el vecino elige añadir el peso de la etiqueta de la película y la similitud de la calificación como base para la selección del vecino de la película objetivo en el proceso de predicción de la calificación de la película objetivo. Los experimentos demuestran la eficacia del algoritmo.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:Algoritmo de colonia de hormigas, juicio de similitud del usuario, tema de la película, información de quantum, adquisición de la película, calificación de las películas objetivo, algoritmo genético de quantum, peso de las etiquetas de las películas, estándar estético público, desviación de la calificación del usuario
• Keywords:ant colony algorithm, user similarity judgment, theme of film, information of quantum, acquisition of film, target movies rating, quantum genetic algorithm, movies tags weight, public aesthetic standard, user rating deviation