学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审
立即登录
信息协同过滤
被引:14
作者
:
蔡登
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
清华大学自动化系
蔡登
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
卢增祥
李衍达
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
清华大学自动化系
李衍达
机构
:
[1]
清华大学自动化系
来源
:
计算机科学
|
2002年
/ 06期
关键词
:
Information filtering;
Collaborative filtering. Social filtering;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.09 [];
学科分类号
:
080402 ;
摘要
:
<正> 1.引言网络的迅速发展、信息的日益丰富使得信息过滤越来越重要。在网络发展初期发挥了重大作用的搜索引擎正面临着困境:网络资源的众多和低组织性使得搜索引擎无法准确地根据用户提交的查询返回用户需要的内容。单一的关键词提供的信息量太少,难以据此准确判断用户的需求。而传统的基于内容(关键词匹配)的过滤技术在人工智能自然语言理解没有重大突破之前已很难再有较大的发展,以满足用户的进一步需求。
引用
收藏
页码:1 / 4
页数:4
相关论文
未找到相关数据
未找到相关数据