基于神经网络用户建模和Web信息过滤研究.pdf

  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Web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 2000284 ／Web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Internet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。 Model 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 User 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Intemet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ANFlS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Web信息过滤的方法。文中讨论了以下几个关键问题： 射为向量空间中的内容向

  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。