基于神经网络的用户建模和Web信息过滤研究.pdf 全文

  本文关键词：基于神经网络的用户建模和Web信息过滤研究，，由笔耕文化传播整理发布。

西南师范大学 硕士学位论文 基于神经网络的用户建模和Web信息过滤研究 姓名:代学武 申请学位级别:硕士 专业:计算机应用技术 指导教师:李建国 2003.5.1基于神经网络的用户建模和信息过滤研究 内 容摘要 学科专业:计算机应用技术 研究方向:网络应用神经网络 指导教师:李建国教授 研究生:代学武 /个性化服务是当前人工智能和信息技术领域研究的热门课题之一。以搜 索引擎为主的信息检索技术并没有考虑用户的兴趣、偏好的不同,相同的关键词 返回相同的结果。而且返回的结果良莠不齐,用户需在大量噪音中找寻有用信息。 用信息过滤技术改进信息检索系统已成为非常重要的研究方向,是个性 化服务的基础。 是对一个 利用用户模型可以更好的进行信息过滤。用户模型 类别的用户组或单个用户的描述。基于用户模型,计算机中可以表达、存储、复 现用户模糊的、变化的兴趣特征,其中存储的用户信息构成了过滤条件,使得信 息过滤更有效。/‘ 本文首先分析了目前上个性化文本信息检索的研究和应用情况,以 及以模糊逻辑、神经网络为代表的软计算的发展现状。借鉴网络,提出了 一种将神经模糊网络技术应用到用户建模中,建立个性化自适应用户模型,并应 用于信息过滤的方法。文中讨论了以下几个关键问题: 页面和用户兴趣的表达,采用了向量空间模型,将页面映 射为向量空间中的内容向量彤。艇过滤之前,由用户输入检索关键词和若干 页面作为样例,经分词抽取出用户的兴趣向量。, 信息过滤的目的是将页面分为相关页面集合和不相关页 一, 一 面集合。㈣用术语在和中的局部权重的不同,选择权重差别最大的那些术 语作为特征术语,以确定和调整向量空间的维度,在降低向量空间维度的情况下, 尽量保持模

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