【摘 要】
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该文研究对象是Web这样的动态海量信息;研究的主要目标是要得到Web信息处理的有效方法,给用户返回高质量的检索信息.为此提出一种个性化服务系统的结构.通过对国内网页数量的
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该文研究对象是Web这样的动态海量信息;研究的主要目标是要得到Web信息处理的有效方法,给用户返回高质量的检索信息.为此提出一种个性化服务系统的结构.通过对国内网页数量的预测,以及对国内综合性搜索引擎在定期全面搜集时的时新性的计算,探讨了搜索引擎所索引的Web页面的"新鲜性"问题.主要贡献包括以下几个方面:1)提出建立搜索引擎个性化服务系统结构的一种方法,即网页文本分类和用户的个性化兴趣模型进行合理匹配.2)基于自动文本分类的思想,根据网页的特有性质,运用有效的特征提取技术,设计了一种网页文本自动分类的分类器.主要做了两方面的工作:结合网页本身的特点,对特征项提取算法做了合理的改进;应用向量空间聚合技术,对KNN分类算法进行了有效的改进.3)对个性化信息服务系统中用户个性化兴趣模型的建立和维护做了探讨,即利用用户的相关反馈信息和页面访问挖掘相结合的方法更新用户的兴趣模型.4)探索把搜索引擎中个性化信息服务的思想运用到垃圾邮件的分析上,有利于垃圾邮件的过滤和邮件的个性化管理.5)该文预测了国内网页数量及变化规律.另外,我们还计算了国内搜索引擎在定期全面搜索时的时新性,作为评价所索引的Web页面的"新鲜性"的一个指标,为制定搜索引擎的搜集策略提供一定的理论参照.
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