【摘 要】
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本文首先介绍了信息过滤的发展历史、研究现状和它的意义.随后对目前信息过滤的主要模型和方法进行了总结.简要介绍了我们的信息过滤系统及其主要的算法.文本特征提取和选择
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本文首先介绍了信息过滤的发展历史、研究现状和它的意义.随后对目前信息过滤的主要模型和方法进行了总结.简要介绍了我们的信息过滤系统及其主要的算法.文本特征提取和选择是文本表示的关键技术.本文研究了文本特征提取中文本特征的描述、文本特征提取的粒度分析,以及传统的文本特征选择的方法并对其进行了简单的比较.用户兴趣是在信息过滤过程中实际使用的信息过滤标准,是文本过滤的核心问题.本文介绍了基于知识库和伪相关反馈的用户需求扩展方法和传统的初始用户兴趣构造方法.提出了一种引入标题权重的用户兴趣构造方法.简要地介绍了用户需求迁移和用户兴趣漂移等问题.文本分类是在给定的分类模型下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程.传统的文本分类模型是基于词索引,是某种形式上的浅层次概念匹配,而非深层次的语义匹配.本文提出了一种基于LSI和Rough集的文本分类新方法.本文最后阐述了一个中文信息过滤系统的设计与实现.对中文信息过滤系统的系统结构、文本预处理、特征提取、用户兴趣的建立和阈值初始化、比较过滤以及自适应学习等进行了详细介绍.
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