專項(xiàng)客戶新聞自動(dòng)檢索方法研究與應(yīng)用.pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天，網(wǎng)絡(luò)信息已經(jīng)成為人們信息獲取的主要來(lái)源。對(duì)于某些行業(yè)的發(fā)展而言，新聞信息的及時(shí)獲取對(duì)企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要，是發(fā)展規(guī)劃和決策的重要信息保障。由于網(wǎng)絡(luò)新聞信息具有信息量大、增長(zhǎng)速度快和及時(shí)性強(qiáng)的特征，而企業(yè)或個(gè)人對(duì)新聞信息的要求一般具有時(shí)變性弱、主題性強(qiáng)的特點(diǎn)。因此，研究如何快速準(zhǔn)確、自動(dòng)獲取與客戶相關(guān)的新聞信息，對(duì)企業(yè)及時(shí)了解交易對(duì)手狀況，以便及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，具有重要的實(shí)際意義。
　　 本文將在深入研究網(wǎng)絡(luò)

2、新聞信息自動(dòng)識(shí)別、分類和檢索等相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用JSH技術(shù)框架，并結(jié)合現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)主題爬蟲、文本識(shí)別、SVM增量式算法等智能信息處理技術(shù)，設(shè)計(jì)并初步實(shí)現(xiàn)了一套專項(xiàng)客戶新聞自動(dòng)檢索系統(tǒng)。論文的主要工作和貢獻(xiàn)為:
　　 1.研究了網(wǎng)絡(luò)主題爬蟲技術(shù)和文本特征提取等相關(guān)技術(shù)方法。在此基礎(chǔ)上，采用專項(xiàng)主題爬蟲，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)指定信息源信息的定時(shí)爬取，并通過專項(xiàng)主題分析和模糊匹配的技術(shù)對(duì)爬取回來(lái)的信息進(jìn)行過濾。最后，再根據(jù)中文分詞技術(shù)和基于統(tǒng)

3、計(jì)的特征空間提取法，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本特征空間的建模識(shí)別。
　　 2.在對(duì)SVM基本原理、基本增量算法I-SVM深入研究的基礎(chǔ)上，提出了兩種改進(jìn)的SVM增量算法:TI-SVM算法和OCV-SVM算法。利用一組實(shí)際的新聞主題信息訓(xùn)練和分類，對(duì)所提出的算法進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。
　　 3.設(shè)計(jì)并初步實(shí)現(xiàn)了一個(gè)專項(xiàng)客戶新聞自動(dòng)檢索系統(tǒng)。該原型系統(tǒng)能接受客戶對(duì)新聞源信息的定制和關(guān)鍵詞維護(hù)，并可以根據(jù)客戶歷史新聞資料，向用戶自動(dòng)推送相關(guān)新聞信