基于多樣本融合的中文文本過濾系統(tǒng).pdf

1、隨著信息技術的迅猛發(fā)展，網絡上的各種信息正以指數(shù)級的速度爆炸式增長，如何有效的幫助用戶在海量信息中快速準確地找到需求信息，克服“信息過載”和“信息迷向”問題?傳統(tǒng)的搜索引擎技術越來越受到挑戰(zhàn)。 傳統(tǒng)搜索引擎是依賴人工經驗輸入關鍵字的檢索方式，易于表達但存在主觀、片面、不完備性等問題，導致搜索結果過多“信息過載”和準確性不高。文本過濾技術在此背景下得到了迅速發(fā)展，其主要研究內容就是如何準確地表達用戶需求，進而在大規(guī)模的信息流中自動

2、地篩選出滿足用戶需求的信息，使人們更有效地利用信息資源。 本論文受信息融合技術中特征級融合思想的啟發(fā)，提出了基于樣本文件集的需求表達方式，通過用戶遴選樣本來代表查詢需求，以獲得查詢需求的更客觀、更本質的認識。同時，通過調節(jié)融合樣本數(shù)實現(xiàn)公共特征關鍵詞集的柔性控制以調控搜索空間和過濾結果，協(xié)調查全率和查準率，實現(xiàn)最優(yōu)性價比，提高搜索效率。 基于上述思想方法，本文在向量空間模型基礎上設計開發(fā)了一個基于多樣本融合的中文文本過濾