基于用戶興趣的Web中文信息個性化過濾系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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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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