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基于感兴趣度的WWW个性化信息发现
被引：4
作者：
卢超
梅卫峰
陈俊良
徐永森
机构：
[1] 南京大学网络信息中心软件新技术国家重点实验室
来源：
关键词：
Information retrieval;
Measures of interestingness;
Relevant feedback;
Personalize;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393 [计算机网络];
学科分类号：
081201 ;
1201 ;
摘要：
<正> 1 引言随着Internet的飞速发展,网络信息量爆炸式的增长,信息的更新速率也成倍加快。再加上WWW本身的分布性和动态性,使得发现特定的信息变得越来越困难。传统的WWW信息发现方法,使用称之为spiders或robots的自动网站信息发现程序,在Internet上进行漫游,将它们所发现的Web文档下载到本地。在本地机上,通过离线数据库的建立,对搜集到的文档进行特征抽取、聚类、索引。用户的搜索请求,由信息发现系统转化为对数据库的查询,而得到最后的搜索结果。当今一个著名的robot的实现系统就是由科罗拉多大学开发的WWW Worm系统。但是,这种基于离线数据库的信息
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