基于用戶本體模型的文本信息過(guò)濾方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，文本過(guò)濾技術(shù)成為互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)海量信息處理具有很重要的意義。傳統(tǒng)的文本過(guò)濾方法，如基于統(tǒng)計(jì)的向量空間模型方法和概率模型方法，速度快，可實(shí)現(xiàn)性好，但由于這些方法缺乏語(yǔ)義理解能力，從而使過(guò)濾效果難以滿足日益復(fù)雜的用戶需求。目前的研究熱點(diǎn)是基于語(yǔ)義的過(guò)濾方法，但是這些方法一般都需要大量規(guī)則和領(lǐng)域知識(shí)的支持，可用性不好。為了使機(jī)器更好地理解用戶需求和文本內(nèi)容，提高文本過(guò)濾的準(zhǔn)確率和召回率，本文提出了基于用戶本體模

2、型(User Ontology Model，UOM)的文本信息過(guò)濾模型。該方法主要包括UOM構(gòu)建、文本結(jié)構(gòu)分析、信息匹配和語(yǔ)義相關(guān)度計(jì)算等?；赨OM的過(guò)濾方法，不僅可以表示復(fù)雜的用戶需求，而且還避免了領(lǐng)域本體的構(gòu)建，因而其有效性和實(shí)用性得到了很大的提高。通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源的智能按需服務(wù)系統(tǒng)中的實(shí)際運(yùn)用，表明此方法能更有效的為用戶提供過(guò)濾服務(wù)。 本文的主要研究工作有以下幾點(diǎn)： 首先，本文給出了過(guò)濾技術(shù)的歷史與現(xiàn)狀，給出了

3、文本信息過(guò)濾中的關(guān)鍵技術(shù)，包括文本信息過(guò)濾的含義、基本結(jié)構(gòu)與流程、常用的信息過(guò)濾模型、過(guò)濾系統(tǒng)的分類、評(píng)價(jià)指標(biāo)、以及中文文本過(guò)濾中常用的分詞理論。 其次，本文介紹了用戶需求的表示和獲取、本體的相關(guān)理論和技術(shù)，在此基礎(chǔ)上提出了基于UOM的用戶需求模型，詳細(xì)描述了UOM的形式化描述方法和構(gòu)建過(guò)程。 再次，本文提出了基于UOM的文本信息過(guò)濾模型，給出了文本結(jié)構(gòu)分析及文本與UOM匹配算法、語(yǔ)義相關(guān)度的計(jì)算等。 最后，本文