网络文本信息过滤的意义及其模型初探

网络文本信息过滤可根据用户的需求，通过过滤机制主动选择所需的信息，有效解决网络信息迷航的问题。文章就网络文本信息过滤的用户建模和用户匹配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组件，并着重讨论了布尔逻辑模型、概率模型和向题总结并提出了一些改进意见。方法，最后就模型中两大技术应用存在的问题总结并提出了一些改进意见。     

一种基于向量空间模型的信息过滤系统用户建模研究

文章在分析信息过滤系统及用户模型相关问题的基础上，探讨了基于向量空间模型的信息过滤系统用户建模方法，提出了以系统与用户之间不断交互所形成的一系列用户阶段模型为基础，构建具有相对长期意义用户兴趣模型的方法，并采用实例阐述了所提出的建模方法，说明该法能够在一定程度上准确反映用户兴趣，提高过滤效率。     

一个基于反馈的信息过滤系统的设计与实现

随着互联网上信息的迅速增长 ,信息过滤技术得到越来越广泛的应用。本文论述了一个基于反馈的内容信息过滤系统的设计和实现。它采用向量空间模型 ,使用类重心分类算法来形成用户兴趣文件 ,采用余弦算法比较待过滤文档和用户兴趣文件的相似度 ,并使用Rocchio反馈模型来重建用户兴趣文件。实验表明 ,本文提出的策略和方法是切实可行的     

基于用户人格特征的信息过滤模型

将用户人格融入到信息推荐服务的过滤过程中,构建基于用户人格特征的信息过滤模型。运用凯尔西人格理论、概率论、人格分布理论以及统计推理,完成模型中的分段、学习、分类和过滤4个环节。根据用户模型或用户提供的关键词、人格特征为用户过滤或推荐信息单元,旨在更好地为用户提供个性化的信息服务。     

跨平台用户信息过滤气泡强度比较研究

[目的/意义]对数智时代下跨平台用户信息过滤气泡强度进行比较研究,探讨同类内容智能分发平台的差异性和互补性,有助于平台和用户采取有效措施破除过滤气泡,提升信息多样性。[方法/过程]结合LDA主题模型和信息熵理论,以30746条用户文本评论为样本,测度今日头条和腾讯新闻平台用户信息过滤气泡强度,比较分析跨平台之间的异同之处。[结果/结论]研究发现两大平台不会导致用户陷入过滤气泡,而是提高了用户信息多样性,且今日头条的提升幅度大于腾讯新闻。此外,两大平台的信息存在互补性,用户复合使用有助于提升信息多样性。     

网络环境下专题文献信息过滤模型及服务系统设计

基于专题文献的信息过滤系统的设计,主要解决以下关键问题:(1)针对学术用户信息需求特点,构建动态可适性用户模型。(2)建立结构合理、高效运行、容量高的本地数据库后台支撑体系。(3)利用智能信息推送技术,为专业用户提供经过过滤的有针对性的文献信息。图3。参考文献5。     

搜索引擎的信息过滤技术

随着网络信息数量的迅猛增长,“信息过载”、“信息超载”现象引起了人们的重视。信息过滤技术就是为了克服上述现象, 减少用户在获得信息过程中的负担, 向用户提供数量适宜、质量优良的信息。本文在略述了信息过滤技术的产生背景后, 介绍了两种比较常用的信息过滤模型——布尔逻辑模型和向量空间模型。SIFT 是一个著名的信息服务系统, 它的核心就是信息过滤技术。因此, 文章还详细地介绍了SIFT 的工作原理和其中所使用到的信息过滤技术, 并且对S IFT 的性能、特点进行了分析, 指出了它的一些不足。     

网络文本信息过滤系统的模型初探

全面阐述了信息过滤系统的概念与特点、基本原理、一般处理流程、典型的信息过滤模型及评价标准,为进一步研究信息过滤系统在各个领域的实现奠定了基础。     

过滤气泡情境下用户行为及其形成机制研究

[目的 /意义]推荐算法技术快速发展所产生的“过滤气泡”现象给用户信息行为带来深刻的影响。从用户角度出发,对其面对过滤气泡时的行为类型以及行为产生的机制进行探索性研究,帮助用户建立对过滤气泡现象的理性认知,为信息服务平台明确推荐算法的建设方向、改进服务水平提供一定的参考。[方法 /过程]采用扎根理论,选取对互联网信息服务平台有一定使用经验的30位用户进行半结构化访谈,并进行编码分析,构建用户面对过滤气泡时的行为与形成机制模型。[结果 /结论 ]用户面对过滤气泡时的行为类型主要包括忽略行为、缓解行为、加强行为、突破行为以及脱离行为。感知控制、态度和信息需求直接影响用户面对过滤气泡时的行为;推荐算法通过态度以及感知控制的中介作用对行为产生影响;此外,个人特质对行为产生的全过程起到调节作用。对特定情境下用户信息行为的研究以及进一步探究过滤气泡现象提供了一种研究视角和研究基础。     

基于用户兴趣模型的电子商务网站推荐技术比较及启示

介绍用户兴趣模型、推荐系统以及协同过滤推荐技术、基于内容、基于人口统计、基于知识、基于效用、基于关联规则的推荐技术等主流推荐技术,并对六种推荐技术从应用角度进行深入比较研究,最终提出将协同过滤推荐技术、基于关联规则的推荐技术与基于效用的推荐技术综合运用的组合推荐技术的构思,认为应当构建以用户为中心、基于用户兴趣模型的推荐技术。     

信息过滤研究

提出了一种新的数字图书馆信息过滤方法，它具有三个显著的优点：一是采用了混合信息过滤模型，克服了基于内容和协作过滤的不足；二是建立用户模板，解决了用户兴趣的获取问题；三是信息内容采用本体来组织，实现语义级查询和高效的匹配机制。     

基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型

针对语义检索在实际应用中面临的用户查询意图获取困难、潜在语义索引计算复杂、领域本体覆盖范围小、概念语义类型不丰富、自动化程度低等问题,提出基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明这种模型能够过滤掉大量与用户查询无关的信息,提高信息检索系统的检准率,并很好地满足用户可视化和个性化检索需求。     

网络生态环境非理性信息的过滤机制

文章描述了网络生态系统非理性信息的概念与特征,分析了非理性信息对信息人的认知和行为产生的影响,提出了对网络生态环境非理性信息分类、甄别、监督的过滤策略.在此基础上,构建了网络生态环境非理性信息过滤模型,并以微信系统为例,对其非理性信息的过滤流程进行了具体设计.     

浅析信息过滤系统在个性化信息服务中的作用

本论文立足于信息过滤系统在时代发展下对用户管理的意义,以信息过滤系统发挥的功能为出发点,详细阐述了信息过滤系统在用户管理中的作用,最后概括了其在用户管理中的运用。     

2008年搜索引擎的新趋势

互联网上的数据是庞大的、无序的。要想真正利用好网上信息,就必须利用好信息的检索工具——搜索引擎。而搜索引擎经过几代的发展,现阶段已经能使用智能代理技术跟踪用户检索行为,分析用户模型,并能建立基于智能代理的信息过滤和个性化服务技术。国内丽大搜索引擎百度与谷歌中文,从综合实力来看,可说是各有千秋,旗鼓相当。     

数字图书馆个性化服务中用户弱信息需求模型研究

结合数字图书馆注册用户的特征信息和网络需求行为,提出一种满足用户弱信息需求的用户模型,该模型充分考虑用户的各项指标信息,以用户三级需求模型对各项指标进行量化计算,形成用户需求主题库,进而扩展满足其弱信息需求的主题词。实验表明,该模型可以在一定程度上满足用户弱信息需求。     

网络信息过滤系统的分类

阐述了网络信息过滤系统的类型,包括从过滤系统的结构、操作的主动性、信息过滤的目的、过滤模板所在的位置、从用户获取信息的方法、过滤的不同应用等方面进行分类,为进一步研究信息过滤系统的实现奠定了基础。     

卫生政策知识服务平台信息过滤理论与实践

信息过滤是卫生政策知识服务平台建设中的核心技术,在系统研究信息过滤的几种经典方法的基础上,确立将向量空间模型作为该平台的信息过滤方法,并进行一定的改进,以避免传统向量空间模型的不足。在字段间权重设定方面,采用信息检索过程中评价检索效果的两个经典指标,即查全率和查准率进行过滤效果的评价,并进行反复测试,最终确定各类资源不同字段在信息过滤过程中设置的权重及阈值,成功完成信息采集、信息分类、信息主动推送等功能。     

用户认知导向的网络信息搜索模型研究述评

网络信息搜索行为与用户的日常生活息息相关,用户认知导向的网络信息搜索是认知观和社会认知理论在网络信息搜索中的应用,是与传统信息检索和用户导向信息检索不同的检索范式。在介绍认知交互模型、信息问题解决模型和使用搜索引擎的网络信息搜索行为模型等用户认知导向的信息搜索模型的基础上,进一步从用户因素、信息环境和社会情境方面分析网络信息搜索过程中的影响因素。     

数字图书馆个性化信息检索模型研究*

结合向量空间技术、Agent技术、Web日志挖掘等技术提出了一个基于概念的数字图书馆个性化信息检索模型。该模型根据用户主动提供的初始信息建立基于概念的用户兴趣模型，利用用户对文档的主动评价和用户的访问行为更新用户兴趣模型，并将用户兴趣模型用于检索结果的相关度排序和最新信息的推荐以及合作推荐。最后给出系统的实现方法。