2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、中國科學(xué)院研究生院博士學(xué)位論文大規(guī)模信息過濾技術(shù)研究及其在Web問答系統(tǒng)中的應(yīng)用姓名:許洪波申請學(xué)位級別:博士專業(yè):計算機軟件與理論指導(dǎo)教師:白碩20030701人規(guī)模信息過濾技術(shù)研究及其經(jīng)Web問答系統(tǒng)中的應(yīng)用:AbstractResearchonTechniquesofLarge—scaleInformationFilteringanditsApplicationinWebQuestionAnsweringSystemXuHongb

2、o(ComputerApplicationTechnology)DirectedByProfessorBaiShuoThisdissertationaddressesthetechniquesofInformationFilteringinknowledgediscoveryanddatamining,makesathoroughanalysisonsomekeyproblemsinInformationFiltering,especi

3、allyinAdaptiveFiltering,andproposedalarge—scaleandhighcapableintegratedinformationfilteringmethodThismethodproducedthebestresultsamongcurrentinformationfilteringsystemsUserrequirementanduserinterestprofilearethebasisofIn

4、formationFilteringThedissertationintroducesdifferentuserrequirementexpandingmethodsusingtraditionalthesaurus—basedandpseudo—relevancefeedbacktechniques,thenproposedatwolayerprofileinitializationmethodbasingonanunbiasedse

5、lectingtechniqueforpseudorelevantdocumentsTosolvetheproblemthat“smalltopic”ishardtofiltering,thedissertationproposeda‘‘smalltopic”automaticidentificationandoptimizationmethodThismethodeffectivelyimprovesthefilteringperfo

6、rmanceon“smalltopic”Aftersummarizingandanalyzingtraditionalmethodsoffeatureselection,thisdissertationproposedaflexiblefeatureselectionmethodaimingattopicgranularityThismethodautomaticallydividesoriginaluserrequirementsin

7、tudetopic(requirementwithbiggranularity)anddetailedtopic(requirementwithsmallgranularity),andthenselfdeteminesthebestfeatureselectionmethodaccordingtodifferenttopicgranularityThisdissertationalsoinvestigatesthesmoothingt

8、echniquesintermweightingThisdissertationdiscussestheproblemlearningfromuncertaintyinformationinAdaptiveFiltering,andproposedanadaptivelearningmethodusinguncertaintyinformationItthoroughlyexplorestheeffecttoperformancebya

9、pplyingdifferentmethodsdealingwiththeunjudgeddocumentsforprofileupdating,andfinallyachievesthemostrobustandeffectiveprofileupdatingmethodThresholdoptimizationisoneofthemostimportantanddifficultproblemsinAdaptiveFiltering

10、Thisdissertationpointsoutgeneraldrawbacksofcurrentthresholdoptimizationmethods,andthenproposedatarget—orientedthresholdoptimizationmethod,takingtheevaluationmeasureitselfasthetargetfunctionforoptimizingMeanwhile,thedisse

11、rtationalsoaddressesholisticandlocaltargetfimctionoptimizationstrategies,summarizestheiradvantagesanddisadvantages,andthencomparesintheroundthedifferentperformanceswiththemethodsthatholisticorlocaltargetoptimizationcontr

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