【摘 要】
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该课题便是针对Internet上文本信息的智能搜索而提出的.它主要研究了网上智能信息搜索的方法,并据此实现了具有个性化信息过滤的Agent.信息过滤Agent通过记录用户的浏览行为,
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该课题便是针对Internet上文本信息的智能搜索而提出的.它主要研究了网上智能信息搜索的方法,并据此实现了具有个性化信息过滤的Agent.信息过滤Agent通过记录用户的浏览行为,分析用户浏览的网页来了解用户兴趣,从而可以评价文档和用户兴趣的相关程度,过滤与自己兴趣不相关的网页,达到智能浏览和查询的目的.信息过滤Agent的学习实现上述功能的关键问题,课题中研究人员提出采用Kohonen和BP神经网络来进行学习.同时,课题中对于采用向量空间模型表示文档时文档向量维数过大和神经网络训练收敛慢、学习时间长的问题,研究人员采取了选择信息过滤阀值过滤文档频率过低的项,并采用改进的BP算法,S函数限幅算法和惯性校正法,加快了网络的收敛速度.
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