基于向量空間模型的自適應(yīng)文本過濾研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和計算機(jī)水平的提高帶來了信息過載問題，如何快速的從中獲取用戶所需要的部分，成為一個亟待解決的問題。信息過濾技術(shù)可以幫助人們檢出感興趣的信息而屏蔽掉其它部分。而自適應(yīng)信息過濾技術(shù)由于只需要少量的用戶需求信息，并且在過濾過程中能夠自適應(yīng)地調(diào)整系統(tǒng)，提高性能，更適合于互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時過濾要求，從而成為人們關(guān)注和研究的熱點(diǎn)。本文在向量空間模型的基礎(chǔ)上，主要對自適應(yīng)文本信息過濾中如何更準(zhǔn)確地構(gòu)建用戶模板以及在過濾過程中模板學(xué)習(xí)算法進(jìn)行

2、了研究。
　　在初始化構(gòu)建用戶模板方面，本文提出了兩種基于查詢擴(kuò)展技術(shù)構(gòu)造用戶模板的新方法：基于《同義詞詞林（擴(kuò)展版）》的查詢擴(kuò)展和基于網(wǎng)絡(luò)挖掘的查詢擴(kuò)展，并主要對基于網(wǎng)絡(luò)挖掘的查詢擴(kuò)展技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。該方法以互聯(lián)網(wǎng)作為信息來源，充分考慮了待擴(kuò)展詞所在的上下文，并融合了句法分析等高層自然語言處理技術(shù)，通過擴(kuò)展和確認(rèn)兩個主要步驟，逐步求精，使擴(kuò)展的精度很高，從而在只有少量需求描述的情況下，使初始化構(gòu)造的用戶模板更加準(zhǔn)確和豐富。