基于网页特征识别的噪音网页过滤方法研究

本文通过对网页结构和内容特征的深入分析和识别,对噪音网页的过滤方法进行研究和实验。首先利用阈值过滤具有明显特征的噪音网页,而后建立网页特征向量,利用SVM对网页进行分类。采用采集自Web的网页数据进行实验分析,最后得出研究结论,并展望下一步工作。     

基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法

提出一种基于动态贝叶斯网络的协同过滤推荐方法。该方法实现了动态的推荐过程,使得推荐结果随用户喜好的改变而得到及时更新。并且使用DBN代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。最后,给出基于DBN的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。     

面向用户兴趣的网页信息过滤系统研究

本文介绍了实现个性化网络服务的一种方法，即构建面向用户兴趣的网页信息过滤系统，同时分析了这种过滤系统中关干用户兴趣的表示方法、网页信息过滤系统的一般模型以及信息过滤系统的主要评估方法，这些研究可以为下一步系统的实现提供理论基础。     

基于贝叶斯算法的藏文垃圾邮件过滤研究

随着藏文编码字符集国际标准的制定,以及微软的第一个全面支持藏文的Windows Vista操作系统的发布,计算机对藏文的处理能力达到了与英文和汉文相同的级别.藏文垃圾邮件正处在萌发中,将对国家安全和社会稳定带来了威胁.贝叶斯算法广泛用于中、英文垃圾邮件过滤中,但藏文有其独特的语言特性,不能把国内外的研究成果直接应用到藏文垃圾邮件的过滤中.本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理和藏文垃圾邮件的特殊性,最后分析了基于贝叶斯的藏文垃圾邮件过滤器的性能的几个因素.     

基于Web的信息过滤技术研究

信息过滤技术是当前信息检索研究的热点之一.总结了信息过滤的主要方法,分析了基于内容过滤的模式的优点与不足.论述了基于用户、项目进行信息协同过滤模式的特点及其适用范围.最后提出了一种协同过滤推荐模型及该模型适用的条件及其使用方法.     

智能手机短信过滤方法的研究

介绍了智能手机短信过滤器的基本功能,以及实现短信过滤的关键技术,给出了过滤器设计流程和实现方法。     

一种改进的基于贝叶斯的垃圾邮件过滤方法

在邮件过滤的研究中,特征词的信息覆盖率决定了过滤结果的好坏。本文通过使用同义词词典对特征词进行扩充和收缩,并考虑特征词之间的组合,利用共现词之间的相关关系并通过改变特征词的权重设置,使邮件过滤更加准确,高效。实验结果表明了方法的有效性。     

基于遗传算法的文本过滤方法研究

随着互联网中信息量以极快的速度增长,人们虽然已经可以运用大量的信息收集工具获得网络上的信息,却很难从海量的信息当中获得符合自己个性化需求的内容。因此,为了能高准确率、高回收率地解决以上问题,本文实现了一种基于遗传算法的文本过滤技术。根据用户的需求,通过对信息内容进行分析,在动态的信息流中搜索用户感兴趣的信息,屏蔽无关信息,达到对信息的有效过滤。     

网络信息过滤的方法和技术研究

论述了网络信息过滤的原理,从用户的信息需求与表示、文本的表示技术等方面探讨了网络信息过滤的方法和技术以及存在的问题,提出Vague集之间的相似度量在网络信息过滤中的应用。     

数字图书馆信息过滤系统研究

本文针对当今“信息过滤”现象日益严重的现实，较为深入的论述了信息过滤的理论与特点，国内外信息过滤发展趋势，并提出个性化信息过滤模型实现之对策。     

基于回归分析的信息协同过滤算法预测研究

信息过滤是图书情报领域的一个研究热点.分析了IBCF、UBCF和RBCF三种协同过滤算法,并用四种不同的数据集对三种算法进行性能测试.实验证明,不同的数据集对应的最优协同过滤算法各不相同.进而利用回归分析模型预测某一具体数据集的最优协同过滤算法,发现回归分析能够很好地进行算法预测.     

基于贝叶斯过滤的反垃圾邮件技术

介绍了垃圾邮件的现状,以及目前常见的反垃圾邮件的方法。针对贝叶斯算法的特点,介绍使用贝叶斯过滤的方法实现垃圾邮件的过滤技术。     

一种混合型的协同过滤信息推送方法

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,本文论述了内容过滤和协同过滤两种信息过滤技术优点与存在问题,结合基于用户推荐和基于信息项推荐两种信息推送技术的特点,提出一种混合型的协同过滤信息推送方法.     

基于概念的数字图书馆信息过滤系统研究

本文结合向量空间技术和概念检索技术提出了基于概念的数字图书馆信息过滤系统，该系统能够从词汇所表达的概念意义层次上采处理文档与用户的信息需求．系统根据用户提供的初始信息和反馈信息建立并更新用户模板，并在此基础上，主动从大量的动态信息流中挑选出满足用户需求的信息推送给用户。     

网络信息过滤方法与技术

网络信息过滤方法和技术是由于目前网络信息的大量过载、泛滥刚刚发展起来的网络安全技术和方法。针对这一状况,讨论了网络信息过滤原理、网络信息过滤分类以及两种重要的网络信息过滤技术。     

基于分层协作的垃圾短信过滤模型

为了提高手机垃圾短信检测率,提出一种分层协作的垃圾短信过滤模型,将黑白名单作为垃圾短信过滤第一道防线,贝叶斯算法作为第二道防线,并及时更新系统特征库.仿真结果表明,本文算法能够高效地识别垃圾短信,有效地降低了误报率,具有重要的研究价值和社会意义.     

浅析贝叶斯分类方法在手机垃圾短信过滤系统中的应用

论述了贝叶斯分类方法在手机垃圾短信过滤系统中的应用,利用该方法对短信内容进行分类识别,从而实现对垃圾短信的有效过滤,最后对贝叶斯分类模型进行了结果分析与评估,证明该分类模型具有一定的现实可行性和可扩展性。     

基于信息过滤的Web知识挖掘

本文论述了Web知识挖掘技术的挖掘原理和步骤，信息过滤技术中的信息过滤模式、信息过滤规则和信息过滤的途径，就以上论述提出了基于信息过滤的Web知识挖掘的系统结构，解决了Web知识挖掘中准确度不高、冗余性大的缺陷。     

基于信息过滤的Web信息查询优化

从信息过滤的角度分析信息查询的个性化发展,通过用户需求与信息内容的相似性匹配过滤与用户需求无关的信息,从而实现网络环境下用户信息查询结果的优化.据此建立基于信息过滤的用户模型框架,探讨基于信息过滤的信息查询系统优化实现的过程和方法.     

基于本体的信息过滤系统的研究与实现

研究的是在特定领域提取概念本体,以本题库作为知识管理的基础,再通过语义网OWL技术和本体技术对知识单元进行集成,通过构建敏感信息本题库,以本体和分布式技术为基础,通过语义推理来研究信息过滤系统。