网络文本信息过滤模型及优化策略研究

发布时间：2023-04-17 04:43

　　网络文本信息过滤属于信息过滤的一个分支，它主要根据因特网上信息的表现形式大多为文本的方式，将信息过滤技术应用于其上，依据用户的信息需求模型，在动态的文本信息流中，搜索用户感兴趣的文本。网络文本信息过滤涉及的知识范围非常广泛，它综合了知识论、人工智能、自然语言理解等领域的原理与技术。作为一个崭新的研究领域，网络文本信息过滤研究一直在逐渐深入，技术难度也在越来越大，其发展也在越来越模拟现实环境需求。随着计算机应用的发展，从设想变为现实，并在因特网日益普及的今天有效解决了网络信息迷航的问题，在信息服务与管理方面发挥着越来越大的作用。本文主要对网络文本信息过滤模型进行重点研究，主要就网络文本过滤模型涉及的用户建模和用户匹配两大技术进行了初步探讨，并在阐述信息过滤一般应用模型的基础上提出网络文本信息过滤模型，分析网络文本信息过滤模型的应用特征及其重要组件比如用户模板、文档模型、用户反馈等，并着重讨论了常用的三大匹配模型技术即布尔逻辑模型、概率模型和向量空间模型，最后针对用户模型和信息过滤算法中存在的主要问题设计了一种改进的文本过滤模型。该改进文本过滤模型是基于向量空间模型算法和语义词典，在文本表...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题意义
    1.2 研究现状
    1.3 研究的主要内容
    1.4 研究方法与创新点
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 创新点
2 网络文本信息过滤概述
    2.1 文本信息过滤的含义
    2.2 文本信息过滤系统的分类
        2.2.1 按初始化操作分类
        2.2.2 按操作位置分类
        2.2.3 按过滤方法分类
        2.2.4 按用户获取信息的方法分类
    2.3 文本信息过滤与文本信息检索及文本信息分类的关系
        2.3.1 文本信息过滤与文本信息分类
        2.3.2 文本信息过滤与文本信息检索
3 网络文本信息过滤模型
    3.1 信息过滤模型
    3.2 网络文本信息过滤模型
        3.2.1 网络文本信息过滤用户模型
            3.2.1.1 用户模型构造
            3.2.1.2 用户模型分类
            3.2.1.3 用户模型评价
        3.2.2 网络文本信息过滤算法
            3.2.2.1 布尔模型
            3.2.2.2 概率模型
            3.2.2.3 向量空间模型
4 网络文本信息过滤模型存在的问题
    4.1 用户模型存在的问题
        4.1.1 过分依赖于用户对信息需求的表达
        4.1.2 单纯依赖于通过关键词或主题词描述用户需求
    4.2 信息过滤算法
        4.2.1 相关度过滤算法过于依赖文本统计分析方法
        4.2.2 信息质量过滤算法严重缺乏
        4.2.3 信息过滤算法缺乏语义分析
5 网络文本信息过滤评估
    5.1 查准率和查全率
    5.2 基于数据集合的评估公式
    5.3 统计性衡量标准
    5.4 面向用户的标准
6 网络文本信息过滤模型的优化
    6.1 改进的网络文本过滤模型
    6.2 基于概念扩充的知网
    6.3 用户模型与文本处理中概念扩充
        6.3.1 利用知网进行概念扩充
        6.3.2 概念扩充流程
    6.4 信息过滤算法改进
        6.4.1 根据信息来源进行评价
        6.4.2 根据信息资源被引用的情况进行评价
        6.4.3 根据用户信息行为进行评价
7 结束语
    7.1 工作总结
    7.2 进一步的工作
参考文献
在校期间发表的论文、科研成果等
致谢



本文编号：3792595