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1.
用户兴趣模型的表示和更新机制   总被引:28,自引:0,他引:28  
面对因特网的海量信息,为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务,提出了用户兴趣模型的表示和更新机制.它根据用户提供的各类示例文档,将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素.在聚类分析基础上,考察特征项、段落和类别的表达能力,建立用户兴趣模型,通过计算与文本的匹配程度,将满足约定条件的文本推荐给用户.利用相关反馈,追踪和更新用户兴趣模型,提高个性化信息服务的效率。  相似文献
2.
基于概念的文本结构分析方法   总被引:26,自引:1,他引:25  
本结构分析是本处理领域中的重要内容,它可以有效地改进本要、本检索以及本过滤的精度、中简要描述了本的物理结构和逻辑结构以及本分析的背景,提出了本结构分析中的层次分析方法。该方法保证了层次是分的有序性,可操作性强,便于解释,不依融于具体领域。其基本思想是对于输入本,首先识别出本的物理结构,然后在概念映射、要领密度和概念消歧的基础上,将本依据主题划分为若干层次;最终获得本的逻  相似文献
3.
基于潜在语义索引的文本浏览机制   总被引:25,自引:1,他引:24  
文本浏览是伴随着因特网上日益增多的在线文本而出现的辅助阅读机制,本文给出了基于潜在语义索引的文本浏览机制。它吸取了潜在语义索引和概念标注的优点,利用潜在语义索引,减少词汇间的“斜交”现象,在语义空间上进行项与项、文本与文本、项与文本之间的相似度计算。利用概念词典将文本特征项按语义分类,给予层次分类以确定的含义。最后,实现以分层概念为基础的信息导航。  相似文献
4.
中文文本过滤的信息分流机制   总被引:17,自引:2,他引:15  
在文本过滤中信息分流是提高过滤效率的有力的手段,为此,提出了一种新的中文文本过滤的信息分流机制.其基本思路是在概念扩充基础上,将不同用户的信息需求组织为树状结构,使其共同的部分成为共享分支,依据提出的侧面相似度和侧面匹配率来实现文本与模板的定量匹配,减弱传统的布尔模型对文本与模板匹配的严格限制,也弥补向量空间模型单纯数量化的不足,更加全面地反映用户的信息需求,试验表明该机制能够明显地提高过滤效率。  相似文献
5.
基于混合模式的文本过滤模型   总被引:16,自引:1,他引:15  
文本过滤旨在帮助用户处理自己感兴趣的文本,提出了基于混合模式的文本过滤模式,其基本思想是将基于内容的过滤方法和合作过滤方法结合起来,给出了用户评沪的权威性和一致性度是,以便更好地运用用户的评注信息,在此基础上,结合用户的个人兴趣,给出了文硒特征抽取机制、文本推荐机制、文本与信息需求模型的匹配机制,该方法不依赖于具体的领域知识库,大大降低“噪音”影响,并可以适用于多媒体类型文件的过滤和信息服务。  相似文献
6.
基于示例的文本标题分类机制   总被引:13,自引:0,他引:13  
文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本,给出了基于示例邀请魔王标题分类机制,它以具有确定分类标准的标题分类为应用前景,在计算标题与分类主题词表直接匹配的基础上,利用基于分类树的上位概念匹配机制和基于潜在语义空间的相似度判定,综合评价文本标题与类别的相关关系,其特点是充分利用上下文环境来确定标题与类别相关程度,而不是单纯地依赖于其共现信息。  相似文献
7.
文本结构分析与基于示例的文本过滤   总被引:13,自引:0,他引:13  
本文简要介绍了文本过滤的背景和发展,提出了基于示例的中文文本过滤模型.其基本思想是首先对于用户提出的示例文本进行文本结构分析,采用本文提出的文本层次分析方法,提取文本特征,形成主题词表示的用户模版(user profile),然后进行了文本过滤,同时引进段落匹配机制,提高过滤效率.通过用户反馈,改进用户模版.  相似文献
8.
可视化中文文本挖掘模型   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
面对今天浩如烟海的信息,如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息,更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系,使之能够真正地做到信息处理的自动化,这已成为信息技术领域的热点问题。在这样的需求驱动下,文本挖掘得到了长足的发展,并取得了相当的成功。由于目前在因特网上大多数的信息表现形式为文本形式,只有通过文本挖掘才能充分地利用信息资源。  相似文献
9.
基于Web的信息过滤机制   总被引:12,自引:0,他引:12  
信息过滤目的在于依据用衣偿趣进行动态信息搜索以满足用户的需求,文章给出了基于Web的信息过滤机制,它根据用衣信息需求,建立公共模板,利用搜索引擎获取信息源;然后利用文档与用户模板的匹配机制,将相关文献推送给用户。在文档结构分析和相关反馈的基础上,提出了特征抽取和权重分配算法;将布尔模型和向量空间模型相结合,提出了文档与用户模板匹配算法。  相似文献
10.
中文文献的层次分类方法   总被引:11,自引:2,他引:9  
现有的分类系统通常忽略类别体系的层次结构,在对文献进行分类时,往往很难区分类别相近的文献属于哪一类。本文基于向量空间模型,提出根据类别体系的层次结构,自顶向下,逐层分类的方法。其目的是提高分类精度;并根据概念词典,将同义词或下位概念映射到单一的概念词上,由这些概念词构成一个规模很小的特征集,以缩小特征向量空间的维数,从而减少分类系统的计算量。此外,通过对类别层次体系的分析,压缩特征向量,从另一方面  相似文献
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