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Web上的信息过滤问题研究
时间:2012-12-10 浏览次数:850次 无忧论文网
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【中文题名】 Web上的信息过滤问题研究 【英文题名】 The Research of Information Filtering Questions on the Web 【中文摘要】 随着Internet的飞速发展,网络上的信息呈指数增长,其内容之丰富,种类之繁多,堪称世界上最大的信息资源,如何能够更有效、更准确地找到自己感兴趣的内容,滤除与自己的需求无关的信息,真正做到“各取所需”,关系到我们能否充分利用这个巨大的信息资源的问题,这已成为基于Internet的网络信息获取的热点问题,也是本文的研究目标。 近年来,在信息查询领域中兴起了信息过滤(information filtering)技术,它是一种系统化的方法,用来从动态的信息流中抽取出符合用户个性化需求的信息。相比于传统的信息检索模式,信息过滤技术具有较高的可扩 【英文摘要】 With the rapid development of Internet, the information on it increases in exponent. It has so huge contents and so many sorts that it may be the largest information resources in the world. How to search out ones' most interested contents and filter out those information demands irrelevant to users decides on whether we can utilize the huge information resources. It has been the focus questions of searching information on the Web, and it is also the research goal of our article. In recent years, inf 【中文关键词】 Web. 信息过滤. 个性化模式. 智能Agent. 神经网络. 【英文关键词】 Web. information filtering. individuated pattern. intelligent agent. neural network. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 管理科学与工程 【论文提交日期】 2003-04-28 摘要 004-006 ABSTRACT 006-8 第一章 绪论 8-13 1.1 Internet的发展和WWW的兴起 8-8 1.2 Web上的信息过滤 8-12 1.2.1 研究背景和意义 8-10 1.2.2 信息过滤的提出和研究现状 10-11 1.2.3 现存的问题 11-15 1.3 本文的主要工作和章节安排 12-13 第二章 Web上的信息过滤问题 13-23 2.1 信息过滤系统的体系结构 13-15 2.2 信息过滤系统的特点及分类 15-17 2.2.1 信息过滤系统的特点 15-15 2.2.2 信息过滤系统的分类 15-19 2.3 信息检索和信息过滤的关系 17-18 2.4 三种经典的信息过滤模型 18-21 2.4.1 布尔模型 19-19 2.4.2 向量空间模型 19-20 2.4.3 概率模型 20-21 2.4.4 结论 21-23 2.5 信息空间模型与用户模型 21-22 2.6 信息过滤系统的性能评价 22-23 第三章 信息过滤关键技术 23-38 3.1 用户个性化模式库的表示和建立 23-28 3.1.1 个性化服务 23-24 3.1.2 用户个性化模式的表示 24-25 3.1.2.1 分类思想在用户个性化文件的应用 24-25 3.1.2.2 主题文件Profile的表示 25-25 3.1.3 用户兴趣的联想 25-28 3.1.3.1 信息过滤中的机器学习:神经网络 25-26 3.1.3.2 利用Hopfield网络模型建立初始个性化文件 26-27 3.1.3.3 Hopfield神经网络兴趣联想的原理及算法 27-35 3.2 文档与用户个性化模式库的匹配过滤机制 28-31 3.2.1 现有过滤模型的问题 28-29 3.2.2 本文给出的过滤匹配算法 29-31 3.3 利用相关反馈技术修改用户个性化文件库 31-33 3.3.1 相关反馈技术的回顾 31-32 3.3.2 利用相关反馈方法修改用户个性化Profile 32-34 3.4 过滤算法流程图 33-34 3.5 模拟实验 34-38 3.5.1 主要的数据结构 34-34 3.5.2 实验数据的选取及部分实验参数的确定 34-35 3.5.3 实验过程及对比结果 35-39 3.5.3.1 用户兴趣联想的模拟实验 35-36 3.5.3.2 过滤算法的对照模拟实验 36-58 第四章 基于多Agent的智能信息过滤系统 38-52 4.1 智能信息Agent的特点及在信息过滤系统的应用 38-39 4.2 多Agents智能过滤系统中知识库的建立及表结构 39-41 4.2.1 主题词、相关词和过滤词表 39-40 4.2.2 用户个性化文件表 40-40 4.2.3 WWW资源表 40-42 4.3 多Agents智能过滤系统的总体框图 41-42 4.4 多Agents智能过滤系统的操作流程 42-45 4.4.1 主动搜索过程 42-42 4.4.2 兴趣学习过程 42-43 4.4.3 用户服务过程 43-58 4.5 系统主要模块的功能及相关技术 45-46 4.6 系统开发平台 46-47 4.7 部分界面和代码 47-52 第五章 结束语 52-54 5.1 本文的主要工作及特点 52-52 5.2 进一步的工作 52-58 发表论文 54-054 参考文献 054-58 致谢 58-58
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