個(gè)性化智能新聞信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、信息爆炸式的增加，導(dǎo)致處理和使用這些龐大的信息變得越來越困難。人們?cè)诿鎸?duì)“信息過載”和“資源迷向”的問題時(shí)，往往顯得不知所措。 現(xiàn)行的網(wǎng)絡(luò)新聞信息檢索系統(tǒng)面臨很多問題，主要是由于網(wǎng)絡(luò)上信息的不斷更新，就要求網(wǎng)絡(luò)新聞信息檢索對(duì)龐大的動(dòng)念的信息要做出快速和準(zhǔn)確的處理。同時(shí)通用搜索引擎很難滿足不同背景，不同目的用戶查詢要求。為了解決這些問題，個(gè)性化智能搜索引擎應(yīng)運(yùn)而生。 為了對(duì)有不同興趣的用戶準(zhǔn)確地提供網(wǎng)絡(luò)新聞信息，我們?cè)O(shè)計(jì)了

2、個(gè)性化智能搜索引擎——AI times。AI times系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的不同興趣返回不同的查詢結(jié)果。同時(shí)，我們提出了一些改進(jìn)和創(chuàng)新算法。如：優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法，模擬實(shí)驗(yàn)顯示更新速度可以比傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲快6倍?；陉P(guān)鍵標(biāo)簽的信息抽取算法，不光可以在最少的人工干預(yù)下，提取到有用信息，還同時(shí)根據(jù)重要性對(duì)文檔分類，使網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以重點(diǎn)回訪和更新那些重要新聞信息。通過查詢擴(kuò)展方法改進(jìn)了單一的向量空間模型，最后，我們提出了一個(gè)冗余信息推薦算法，模擬