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一种改进的自适应文本信息过滤模型
被引：19
作者：
马亮
陈群秀
蔡莲红
机构：
[1] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
[2] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室 北京
[3] 北京
[4] 北京
来源：
关键词：
信息检索;
Web;
自适应信息过滤;
LanguageModel;
相关性反馈;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
摘要：
自适应信息过滤技术能够帮助用户从Web等信息海洋中获得感兴趣的内容或过滤无关垃圾信息.针对现有自适应过滤系统的不足,提出了一种改进的自适应文本信息过滤模型.模型中提供了两种相关性检索机制,在此基础上改进了反馈算法,并采用了增量训练的思想,对过滤中的自适应学习机制也提出了新的算法.基于本模型的系统在相关领域的国际评测中取得良好成绩.试验数据说明各项改进是有效的,新模型具有更高的性能.
引用
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