基于Agent的个性化信息过滤系统的设计与实现

针对用户个性化服务的特定需求，文中提出了一种基于Agent的个性化信息过滤系统的设计思想及其实现过程。采用基于主题的过滤和基于兴趣的过滤相结合的过滤方法对信息分两次过滤，同时利用Agent跟踪用户的浏览行为，从而提供隐式反馈。系统能够根据文本的内容自动判别文本所属主题分类，并计算待过滤信息与用户兴趣之间的相关度，最后利用用户的反馈对用户兴趣模型进行更新，从而帮助用户准确获取有用信息。     

个性化学习推荐系统的设计与实现

针对远程教学系统中的个性化服务需求，本文在介绍个性化服务相关技术的基础上，提出了基于内容过滤和协同过滤两种方法相结合的个性化推荐算法，设计并实现了个性化学习推荐系统。     

基于Agent的个性化信息过滤系统的设计与实现

针对用户个性化服务的特定需求,文中提出了一种基于Agent的个性化信息过滤系统的设计思想及其实现过程。采用基于主题的过滤和基于兴趣的过滤相结合的过滤方法对信息分两次过滤,同时利用Agent跟踪用户的浏览行为,从而提供隐式反馈。系统能够根据文本的内容自动判别文本所属主题分类,并计算待过滤信息与用户兴趣之间的相关度,最后利用用户的反馈对用户兴趣模型进行更新,从而帮助用户准确获取有用信息。     

信息过滤技术和个性化信息服务

信息过滤技术是指根据用户兴趣帮助用户过滤掉那些他不感兴趣的信息。目前出现许多这方面的应用系统,通过对信息过滤概念的研究和与信息检索概念的比较,抽象出这类系统的一般模型,对其进行多角度的分类并在此基础上研究了信息过滤在个性化信息提供的关键技术。     

个性化网络信息过滤Agent的反馈评价机制

文章描述了信息过滤的作用,并介绍了一个基于Agent的万维网文档信息过滤系统。文中提出了个性化网络信息过滤Agent的结构及其实现方案,并讨论了用相关反馈评价机制更新用户兴趣模型的问题,建议用决策树从用户分类的文档集中学习用户的信息兴趣。     

基于内容与协同过滤的混合推荐算法在数字科技馆中的应用

推荐系统作为一种筛选信息的工具，可以更加有效地解决“信息过载”问题，以个性化的方式提供满足用户需求的内容。本文根据基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法优缺点，将两种算法相结合，构建出基于混合算法的推荐系统，改善了数据稀疏性问题。具体介绍了混合推荐系统的设计思路和实现方法，在中国数字科技馆网站建设中进行应用。解决了网站科普资源个性化匹配不精准、优质资源曝光度不够等问题。     

基于协同过滤算法的微信小程序智能助手

随着信息技术和网络的不断迅猛发展,互联网的信息资源急剧增长.信息过载问题促进了个性化推荐技术发展.协同过滤算法通过在用户和信息之间建立联系,被广泛应用于电子商务各个领域.本文提出通过利用微信小程序来获取用户的个性化信息数据,并且通过协同过滤算法,为用户设计的微信小程序智能助手,能够为用户推荐符合用户个性化的生活服务信息.在本文中,介绍了智能助手的设计方法,并详细介绍了系统的功能和个性化推荐功能的实现.     

基于隐式反馈的个性化信息过滤方法

如何为用户提供更为满意的、符合其个性化的信息过滤,已成为一个重要的研究课题。针对这一情况,本文提出了一个基于隐式反馈的个性化信息过滤的设计思路和实现方法即通过观察用户与系统交互的动作学习用户的兴趣,根据用户兴趣帮助用户过滤掉那些他不感兴趣的信息。并对其涉及的关键技术用户兴趣建模,文档的表示和信息的过滤等方面进行了详细描述,并对当前存在的问题进行了探讨。     

基于Agent的信息推送系统的研究

针对用户个性化信息服务的需求,本文通过分析搜索引擎与Agent技术的原理,提出了一个基于多Agent的个性化信息推送系统的模型.该模型可分为三层,每一层都由Agent来完成相应的功能:用户接口、信息过滤、兴趣学习及信息检索.其中监测Agent是在本系统中实现个性化信息服务的关键.     

一种互联网垃圾邮件综合过滤方案

垃圾邮件是互联网上亟待解决的问题。介绍了几种典型的垃圾邮件过滤技术，提出了一种结合邮件过滤和病毒检测技术、可以个性化定制过滤需求的综合过滤方案。相比于已有的方案，文中提出的方案具有同时检测病毒、过滤垃圾邮件和个性化过滤的优点，可以更加有效地鼹决邮件安全和个性化过滤的问题。     

信息过滤技术研究

As the rapidly growing information on Web, information filtering techniques have been more and more widely used. This paper introduces two main filtering methods ,named content-based and collaborative filtering; con-trastively describes the key techniques in information filtering,inchiding the representation,creation and rebuilding of user profile ,and similarity computing.     

基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究

设计一种基于语义分析的信息过滤模型。该模型针对不良信息的特点,以自然语句为处理单元,采用主题词和语义分析的两级过滤工作模式,可以同时获得较高的处理效率和精度。样本实验表明,该过滤模型能够更好地满足不良信息过滤的实时性和准确性要求。     

A new approach for combining content-based and collaborative filters

With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, recommender systems have become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. A variety of techniques have been proposed for performing recommendations, including content-based and collaborative techniques. Content-based filtering selects information based on semantic content, whereas collaborative filtering combines the opinions of other users to make a prediction for a target user. In this paper, we describe a new filtering approach that combines the content-based filter and collaborative filter to capitalize on their respective strengths, and thereby achieves a good performance. We present a series of recommendations on the selection of the appropriate factors and also look into different techniques for calculating user-user similarities based on the integrated information extracted from user profiles and user ratings. Finally, we experimentally evaluate our approach and compare it with classic filters, the result of which demonstrate the effectiveness of our approach.     

面向信息服务的多层次过滤模糊聚类方法研究

如何从网络上获取真正需要的信息是企业信息服务所面临的一个重要问题。通过信息过滤技术,可以获取企业需要的信息。为了提高企业信息过滤的准确性,文章给出了文本相似度的混合算法,减轻了干扰特征项对分类结果的影响,并在此基础上提出了多层次过滤模糊聚类方法,主要解决处于聚类边缘点信息的分类模糊性问题。仿真结果显示采用多层次过滤模糊聚类方法提高了文本信息过滤效果。     

改进的Web文本自适应过滤策略

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤基本上能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,本文提出提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。改进的过滤策略过滤初期采用SVM算法,中后期采用改进的自适应模板过滤法。模板的更新采用改进的模板系数调整策略,并引入特征衰减因子来提高过滤的准确率。该系统运行于一个校园网关上,取得了较好的结果。     

深度图像的法向指导 GPU 滤波

深度相机获取深度图像由于硬件精度问题,往往会丢失大量细节信息。因此,对深度图像的滤 波,已经成为深度视觉领域一个重要的课题。然而,现阶段大多数滤波的方法对于深度图像中的尖锐特征保留 能力不足,往往会出现过光滑现象。针对深度图像滤波中的尖锐特征难以保留的问题,提出了一种新的深度图 像的联合双边滤波方法。首先求解深度图像每个像素的法向,以投票的方式对法向的权重进行计算以进行联合 双边滤波,最后根据滤波后的法向更新顶点坐标。该方法引入了高精度的纹理作为指导信息,能获取更可信的 滤波效果。另外,该方法基于点云的局部信息,不需要求解很大的矩阵,且基于 GPU 并行,运算效率极高。 实验表明,该方法能更好地保留法向的边界,具有更好的几何特征保留能力。     

电子商务环境下信息过滤中用户偏好调整算法

对信息过滤过程进行了分析,包括定义用户偏好、接受信息输入流、过滤以及用户反馈环节。在此基础上,分析了网络环境下群体决策信息收集与过滤的特点,提出决策信息过滤中用户偏好生成及自适应调整算法。     

基于内容理解的不良信息过滤技术研究*

针对当前基于内容理解的网络不良信息过滤国内外研究现状,简要介绍了基于内容理解的不良信息过滤技术的相关概念和特点,并对基于内容理解的不良信息过滤关键工作中的主要算法和技术的基本原理及优缺点进行了系统的探讨和分析。最后讨论了当前基于内容的不良信息过滤技术存在的困难和发展趋势。     

基于矢量相似性的多元滤波方法研究

为了避免彩色图像滤波时排序的难题,在探究矢量相似性的基础上提出一种针对彩色图像的多元滤波方法。首先,在RGB彩色空间中,利用彩色矢量间距离和角度定义其相似性测度,以刻画与人类视觉感知相一致的彩色相似性;其次,以上述彩色相似性为准则设计并构建一种彩色多元滤波方法,并就其相关参数对滤波性能的影响进行了深入分析和研究;最后,为了验证提出方法的有效性,将其应用于标准彩色影像和彩色遥感影像滤波。提出的方法不仅有效解决了传统滤波方法的排序难题,而且克服了因滤波使图像模糊、边缘不清等问题;另外,将提出的多元滤波与传统方法进行实验对比,结果表明其不仅能有效滤除多种类型噪声,而且较好地保持了原始图像信息,使图像信息保真清晰,其视觉效果优于传统,客观评价指标也有较大幅度的改善和提升。     

进化式信息过滤方法研究

进化式信息过滤方法从多个角度描述用户的信息需求,通过类似自然选择的过程,达到系统整体过滤性能的优化.同时还从面向对象程序设计语言的设计思想中获得启发,引入了继承、类树的概念,增加了过滤系统的易用性.这种方法可以缩短训练时间,提高过滤质量,同时减小过滤结果与训练次序的相关性.