语义分析方法在web信息过滤中的应用

互联网上的信息日益表现出质量良莠不齐,无论是从提高信息的查准率和查全率的角度还是从屏蔽垃圾信息维护个人和国家信息安全的角度,考虑一种新型的信息过滤技术是非常有必要的.本课题提出把抽象的语义分析方法和加权计算相结合应用于信息过滤系统模块中,设计了一种新的信息过滤系统.     

语义Web与网络信息过滤

分析了信息过滤的方法、实现技术和存在问题，介绍了语义Web的定义、关键技术、体系结构，以及对网络信息过滤的意义，指出基于语义Web的网络信息过滤是实现智能信息过滤的发展方向。     

基于语义网的个性化信息检索模型研究

本文提出了一个基于语义网的个性化信息检索模型以实现用户的个性化信息检索。文章论述了该模型的模块组成，并对模型的功能模块进行了分析。     

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.     

基于语义网技术的企业信息资源整合研究

为了弥补传统企业信息资源整合的不足,在语义层面实现企业信息资源整合,文章参考T.Berners-Lee提出的语义网结构层次模型,分析已有信息资源整合模型的优劣,探讨语义网技术在信息资源整合中的运用,从而提出一种可操作性较强的企业信息资源整合模型,并从技术层面探讨了模型的实现,给出具体的实例。     

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。     

基于本体论的语义信息模型

基于本体论的语义信息模型为网上信息的表示、交换和处理提供了一个较为合理的标准。本文重点说明了基于本体论的建模方法和本体在XML中的语义表示。     

基于微博客系统中的文本信息过滤算法分析与探讨

近几年来,随着互联网的迅速发展,微博系统的用户日趋增多。随着计算机犯罪活动的日益猖獗,人们对于网络与系统安全展开了大量研究,但对于网上媒体信息内容的安全问题,只是在近年来才逐渐得以重视。因此,针对这一重大问题,本文结合自然语言理解、中文信息处理等学科的相关知识,通过分析各类不良信息的特征,结合本系统中的实验,研究了不良文本信息处理的进展情况,研究了适合不良文本信息过滤的概念网分析模型、过滤算法等。     

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.     

一种基于中文分词算法的信息过滤技术

针对人工智能在信息过滤领域的实际应用,提出了一种基于分词算法的过滤技术。该技术突破以往企业信息过滤技术的传统模式,将分词算法引入,大大提高了信息过滤的效率,能自动、高效地实现企业海量级信息过滤。     

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.     

浅论基于语义网的信息检索

通过介绍语义网的相关概念、特点,分析了语义网如何能够在网络检索中完成令人满意的精确、智能检索。     

基于语义网的网络信息检索相关性研究

针对传统网络信息检索中出现的查全率和查准率低下的问题，对Mizzaro相关性理论以及语义网理论进行介绍，指出查全率和查准率不高的主要原因在于检索算法采用词型匹配而非词义匹配以及对来源信息的标引缺乏语义描述信息，提出一种语义信息标引方法和语义查询扩展方法来改善查全率和查准率，然后通过一个计算机科学领域本体实侧详细阐述实现过程。     

基于PLSA模型的Web页面语义标注算法研究

高效的Web页面语义标注方法是提高Web信息资源利用效率和知识创新的关键。针对当前Web页面语义标注方法存在的问题和Web页面表现出的结构特征和文本特征及其主题分布规律,设计了基于PLSA主题模型的Web页面语义标注算法。该算法分别对Web页面的结构特征和文本特征构建独立的PLSA主题模型,采用自适应不对称学习算法对这些独立的PLSA主题模型进行集成和优化,最终形成新的综合性的PLSA主题模型进行未知Web页面的自动语义标注。实验结果表明,该算法能够显著提高Web页面语义标注的准确率和效率,可以有效地解决大规模Web页面语义标注问题。     

基于模糊推理的web客户需求协同过滤推荐算法

文章提出了基于模糊推理的协同过滤推荐算法,在该算法中,用模糊集合之间特征系数来代替传统算法的相似系数,用模糊推理来代替加权平均预测.最后文章通过实验证明该算法具有较好的精确度,为以后研究推荐算法提供了一种新的途径.