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由信息过滤引发的基于知识的过滤机制构想 总被引：4，自引：0，他引：4
在分析信息过滤理论背景的基础上,指出目前信息过滤系统存在的主要瓶颈问题是:相关度过滤算法过于依赖文本统计分析方法;信息质量过滤算法严重缺乏;如何创建精确的用户模板以表达用户的信息需求。在此基础上,探讨借助信息过滤技术建立基于知识的过滤机制的必要性与前景,同时提出建立基于知识的过滤机制的关键技术与模式的设想。 相似文献
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网络文本信息过滤的意义及其模型初探 总被引：1，自引：0，他引：1
网络文本信息过滤可根据用户的需求，通过过滤机制主动选择所需的信息，有效解决网络信息迷航的问题。文章就网络文本信息过滤的用户建模和用户匹配技术进行了初步探讨，并在阐述信息过滤一般应用模型的基础上提出网络文本信息过滤模型，分析网络文本信息过滤模型的应用特征及其组件，并着重讨论了布尔逻辑模型、概率模型和向题总结并提出了一些改进意见。方法，最后就模型中两大技术应用存在的问题总结并提出了一些改进意见。 相似文献
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搜索引擎的信息过滤技术 总被引：16，自引：0，他引：16
姜恩波 《现代图书情报技术》2001,17(3):33-35
随着网络信息数量的迅猛增长,“信息过载”、“信息超载”现象引起了人们的重视。信息过滤技术就是为了克服上述现象, 减少用户在获得信息过程中的负担, 向用户提供数量适宜、质量优良的信息。本文在略述了信息过滤技术的产生背景后, 介绍了两种比较常用的信息过滤模型——布尔逻辑模型和向量空间模型。SIFT 是一个著名的信息服务系统, 它的核心就是信息过滤技术。因此, 文章还详细地介绍了SIFT 的工作原理和其中所使用到的信息过滤技术, 并且对S IFT 的性能、特点进行了分析, 指出了它的一些不足。 相似文献
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文章在分析信息过滤系统及用户模型相关问题的基础上，探讨了基于向量空间模型的信息过滤系统用户建模方法，提出了以系统与用户之间不断交互所形成的一系列用户阶段模型为基础，构建具有相对长期意义用户兴趣模型的方法，并采用实例阐述了所提出的建模方法，说明该法能够在一定程度上准确反映用户兴趣，提高过滤效率。 相似文献
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区分文档过滤、信息过滤和文本过滤并介绍文档过滤技术的研究现状；提出基于Ontology的文档过滤的设想，认为其优势在于灵活、共享性好、有利于进行个性化服务等；讨论基于Ontology的文档过滤的实施过程，包括构建准备、本体构建、本体调用，重点阐述公共本体、用户本体和文档本体的构建方法以及实施过程中涉及的技术体系；最后指出今后的努力方向。 相似文献
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基于Ontology的文档过滤研究 总被引：2，自引：0，他引：2
区分文档过滤、信息过滤和文本过滤并介绍文档过滤技术的研究现状;提出基于Ontology的文档过滤的设想,认为其优势在于灵活、共享性好、有利于进行个性化服务等;讨论基于Ontology的文档过滤的实施过程,包括构建准备、本体构建、本体调用,重点阐述公共本体、用户本体和文档本体的构建方法以及实施过程中涉及的技术体系;最后指出今后的努力方向。 相似文献
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基于内容和协作的信息过滤方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
随着互联网上信息的迅速增长,信息过滤技术得到越来越广泛的应用。本文论述了内容过滤和协作过滤两种信息过滤技术,针对它们存在的问题,提出一种结合两种过滤技术的方法。实验结果表明,该方法能较好地解决问题,提高过滤结果的准确性,是一种更好的信息过滤方法 相似文献
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[目的 /意义]推荐算法技术快速发展所产生的“过滤气泡”现象给用户信息行为带来深刻的影响。从用户角度出发,对其面对过滤气泡时的行为类型以及行为产生的机制进行探索性研究,帮助用户建立对过滤气泡现象的理性认知,为信息服务平台明确推荐算法的建设方向、改进服务水平提供一定的参考。[方法 /过程]采用扎根理论,选取对互联网信息服务平台有一定使用经验的30位用户进行半结构化访谈,并进行编码分析,构建用户面对过滤气泡时的行为与形成机制模型。[结果 /结论 ]用户面对过滤气泡时的行为类型主要包括忽略行为、缓解行为、加强行为、突破行为以及脱离行为。感知控制、态度和信息需求直接影响用户面对过滤气泡时的行为;推荐算法通过态度以及感知控制的中介作用对行为产生影响;此外,个人特质对行为产生的全过程起到调节作用。对特定情境下用户信息行为的研究以及进一步探究过滤气泡现象提供了一种研究视角和研究基础。 相似文献
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信息过滤问题的研究 总被引：23，自引：0，他引：23
梅海燕 《现代图书情报技术》2002,18(2):44-47
随着WWW 的迅猛发展和广泛使用,“信息过载”的问题日趋严重, 信息过滤日益重要。本文论述了信息过滤的意义、信息过滤的理论背景、信息过滤系统的研究, 最后探讨了目前信息过滤存在的问题。 相似文献
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信息过滤研究 总被引：13，自引：1，他引：12
刘柏嵩 《现代图书情报技术》2003,(6):23-26
提出了一种新的数字图书馆信息过滤方法，它具有三个显著的优点：一是采用了混合信息过滤模型，克服了基于内容和协作过滤的不足；二是建立用户模板，解决了用户兴趣的获取问题；三是信息内容采用本体来组织，实现语义级查询和高效的匹配机制。 相似文献
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针对传统TF-IDF在文本过滤时存在的缺点,提出一种基于特征词抽取的文本过滤算法。简要分析文档信息过滤原理和流程,重点讨论文档信息过滤算法设计及技术实现。实验结果表明,所提出的算法可有效对文档信息进行过滤,能够提高信息检索质量。 相似文献
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论数字图书馆个性化信息推荐系统* 总被引：29，自引：3，他引：26
构建一个综合信息检索、信息过滤、数据挖掘等多种技术的信息推荐系统，是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段。阐述了数字图书馆个性化信息推荐系统的目标、功能与资源定位，对推荐系统的结构框架和主要功能作了解剖，并分析了推荐系统实现的主要技术。 相似文献
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基于协作过滤的Web智能信息推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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When speaking of information retrieval, we often mean text retrieval. But there exist many other forms of information retrieval applications. A typical example is collaborative filtering that suggests interesting items to a user by taking into account other users’ preferences or tastes. Due to the uniqueness of the problem, it has been modeled and studied differently in the past, mainly drawing from the preference prediction and machine learning view point. A few attempts have yet been made to bring back collaborative filtering to information (text) retrieval modeling and subsequently new interesting collaborative filtering techniques have been thus derived. In this paper, we show that from the algorithmic view point, there is an even closer relationship between collaborative filtering and text retrieval. Specifically, major collaborative filtering algorithms, such as the memory-based, essentially calculate the dot product between the user vector (as the query vector in text retrieval) and the item rating vector (as the document vector in text retrieval). Thus, if we properly structure user preference data and employ the target user’s ratings as query input, major text retrieval algorithms and systems can be directly used without any modification. In this regard, we propose a unified formulation under a common notational framework for memory-based collaborative filtering, and a technique to use any text retrieval weighting function with collaborative filtering preference data. Besides confirming the rationale of the framework, our preliminary experimental results have also demonstrated the effectiveness of the approach in using text retrieval models and systems to perform item ranking tasks in collaborative filtering. 相似文献
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由于一对一定制化沟通的实现,能最好满足消费者需求的"推荐信息"日趋重要.传统网络推荐技术在支持个人决策行为的过程中非常有效,但却很难运用于群体决策过程之中.在本项研究中,我们提出了一种全新的方法来为群体成员进行商品推荐.这种方法考虑到群体决策过程中会受到群体成员间交互作用的影响,不同意见在群体中的重要性存在的差异.基于商品的协同过滤算法,通过使用GA方法用来学习群体偏好解决子群体的未知评分问题.实验的结果显示,我们提出的方法能够提供高质量的群体推荐意见,并可以广泛运用于群体推荐过程中. 相似文献