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文檔簡介
1、針對目前信息檢索系統(tǒng)的缺點，在研究Web信息過濾理論的基礎上，論文提出了一種基于用戶興趣的Web中文信息個性化信息過濾系統(tǒng)PWCIFS，該系統(tǒng)結(jié)合人工智能Agent技術(shù)、機器學習技術(shù)、中文分詞技術(shù)與現(xiàn)有信息檢索工具，克服了當前搜索引擎不面向單個用戶提供個性化服務的缺點。 論文首先給出了PWCIFS的總體設計思想和系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，然后對Web中文信息過濾算法和個性化的實現(xiàn)方法做了詳細闡述。針對中文信息處理的特殊性，給出了適合中文信息
2、的過濾策略，信息過濾前對采集到的Web信息進行預處理、分詞等一系列處理，然后對所得結(jié)果進行聚類分析，從而得到興趣主題的子類；提出樹型結(jié)構(gòu)的用戶興趣表示模型，采用智能Agent對用戶在結(jié)果呈現(xiàn)界面上的瀏覽行為進行跟蹤記錄，同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合強化學習算法來進行用戶興趣學習，根據(jù)所學到的知識對興趣模型進行更新。 PWCIFS系統(tǒng)“隱式”跟蹤用戶的瀏覽行為自動識別用戶興趣，自動生成用戶興趣模型，并基于此興趣模型對檢索結(jié)果進行個性化
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