易万+罗晶+李勇+郭少英

摘  要：根据用户搜索历史，将用户关注的信息按标题分类，通过自编码神经网络提取特征值。设定学习样本标题最多为25个汉字，编码方式采用汉字机内码（GBK码）。使用MATLAB工具进行深度学习，将样本在原空间的特征表示变换到一个新的特征空间。

关键字：文本特征;自编码神经网络;深度学习;Matlab

中图分类号：TP391.1        文献标志码：A

Information search model based on auto-encoder neural network

Yi Wan，Luo Jing，Li Yong，Guo Shaoying

（College of computer science and Information Engineering， Tianjin University of Science & Technology，

Tianjin 300222， China）

Abstract： According to user search history， the user information of interest by Title Classification， the auto-encoder neural network feature extraction value. Set the learning sample heading up to 25 Chinese characters， coding mode is adopted Chinese characters machine code （GBK code）. Use the MATLAB tool for deep learning， will feature in the original space representation is transformed into a new feature space.

Key words： Text feature; The auto-encoder neural network; Deep learning; Matlab

基于自编码神经网络建立搜索信息模型的目的是根据用户搜索信息的历史，推断出网页中的内容是用户关注的信息并即时显示。首先将用户关注的历史信息按标题分类，通过自编码神经网络建立标题特征值数据库。当自编码神经网络搜索信息模型工作时，按照用户提供的关键词顺序，打开用户经常浏览的网页，读入标题文本，若具有数据库中的标题特征，则将该标题的文本内容即时显示。

直接解析网页中的标题文本，面临的基本问题是文本的表示。如果把标题文本所有的词都作为特征项，那么太多的特征向量维数导致计算量太大。例如50个标题，每个标题25个汉字，特征项将有50×25=1250个。如果将标题中的某个关键词作为特征词，将会有几千个包含关键词的标题，从而导致读入分析量过于巨大。本文采用自编码神经网络，用映射变换的方法把原始文本特征变换为较少的新特征，提高信息搜索效率。

1  自编码神经网络

1.1  自编码神经网络理论

Auto-Encoder（自编码）[1]，自编码算法是一种基于神经网络算法的无监督学习算法，与神经网络算法的不同之处是将输入值作为输出节点的输出。……