基于神经网络用户建模和Web信息过滤研究.pdf 全文免费在线阅读

  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。

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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。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。利用用户模型可以更好的进行信息过滤。用户模型(UserModel)是对一个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:(... 内容来自转载请标明出处.

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