基于智能过滤技术的数字图书馆个性化信息推荐服务研究

伴随着网络信息的普及和推广,越来越多的数据信息出现在人民群众的生活之中,其中不乏诸多重复的内容,增加了人们寻找到所需信息的时间.本文将立足于数字图书馆个性化信息推荐服务的重要意义,分析数字图书馆智能化过滤信息,个性化推荐服务系统构建,并研究数字图书馆信息推荐个性化服务形式.     

基于向量空间模型的文本过滤系统

文本过滤是指从大量的文本数据流中寻找满足特定用户需求的文本的过程.首先从任务、测试主题、语料库和评测指标等方面介绍了文本检索领域最权威的国际评测会议--文本检索会议(TREC)及其中的文本过滤项目,然后详细地描述了基于向量空间模型的文本过滤系统.该系统由训练和自适应过滤两个阶段组成.在训练阶段,通过特征抽取和伪反馈建立初始的过滤模板,并设置初始阈值;在过滤阶段,则根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值.该系统参加了2000年举行的第9次文本检索会议的评测,取得了很好的成绩,在来自多个国家的15个系统中名列前茅,其中自适应过滤和批过滤的平均准确率分别为26.5%和31.7%.     

基于协作过滤的个性化服务技术研究

随着网络的普及和发展以及网络信息量的日益增加,为广大用户提供个性化服务显得尤为必要.在对个性化服务技术相关知识进行概述的基础上介绍了协作过滤信息推荐技术的基本原理、分类、所面临的困难等,并对国内外研究现状等进行了综述.最后时基于协作过滤的个性化服务技术进一步的研究工作进行了展望.     

文本过滤中一种阈值调整算法

阈值调整是自适应文本过滤中非常重要的步骤自适应文本过滤中训练正例少以及过滤过程中数据稀疏等问题,使得自适应文本过滤的阈值调整尤为困难.本文提出了一种阈值调整算法.该算法充分利用过滤过程中的精确率、平均相似度等观测信息调整阈值;具有使用正例少、调整速度快、系统性能高等优点.     

文本特征区域与文本过滤的匹配机制

为了根据用户的信息需求,在因特网上搜索相关文本,该文提出了一种文本过滤的匹配机制,其基本思想是：利用基于词典的概念扩张方法,改进用户模板。计算扩张的用户模板与文本的全局相似度,获取初步的过滤结果;在文本特征区域,进行标题、摘要段、首段和尾段等片断的局部相似度计算,以综合评价文本与用户模板的匹配情况。该方法可操作性强,效果明显。     

一个中文网络文本过滤系统的设计

信息过滤是海量信息检索的重要手段之一,中文网络文本过滤系统在我国更具有明显的应用价值。该文介绍实现的一个中文网络文本过滤系统;该系统包括中文预处理、特征项选择、权重计算和分类等功能模块,可以方便地实现对中文网络文本的过滤功能。同时对系统采用的文本过滤算法的性能进行了测试。该系统具有一定的可扩充性和通用性。     

基于领域本体的文本过滤模型

目前广为应用的文本过滤技术是利用关键字检索,没有考虑概念之间的关联,因此其过滤性能在达到一定程度后,很难有突破.介绍了一种基于领域本体的文本过滤模型DOTFM,探讨了领域本体在文本过滤中的应用.DOTFM在文本向量的表示和用户模板建立中引入概念关联度,并提出局部型和全局型的文本向量和用户模板.实验结果表明,DOTFM的召回率比之传统的基于关键字的过滤模型有较大提高,而其准确率在合适的阀值时,也有较大提高.     

基于文本内容分析的微博广告过滤模型研究

针对新浪、腾讯等微博平台出现大量广告的问题,提出一个微博广告过滤模型。通过对数据的预处理,将采集到的微博原始数据转换成干净且计算机易处理的数据。在预处理阶段,根据微博文本的特点,对停用词表进行改进,以提高查准率,然后基于支持向量机构建一个训练分类器对数据进行训练,经过不断的学习和反馈,取得较好的分类效果。实验结果表明,该模型进行广告过滤时准确率超过90%,效果优于基于关键字的方法。     

基于内容的个性化信息过滤系统的研究与设计

以典型的向量空间模型为例,剖析了个性化信息服务中内容过滤面临的主要问题及基本对策,并结合用户的实际需求,设计实现了“天罗”个性化信息过滤系统,实验结果表明,系统达到了很高的准确率、召回率和处理速度。     

基于语义空间的支持向量机的文本过滤

传统的基于支持向量机的文本过滤,用向量空间模型来表示文本和用户模板,向量空间模型假设特征项之间是线性无关的,该假设引入了许多因具体用词变化不定而带来的词汇噪音信息,影响了基于支持向量机的文本过滤的过滤性能。提出基于语义空间的支持向量机的文本过滤,用语义来表示文本和用户模板。该方法主要通过奇异值分解提取文本的潜在语义空间,在语义空间上训练支持向量机得到用户模板和过滤阈值,文本流上的文本映射到语义空间上,在语义空间上计算用户模板和新文本的相似度。实验表明:该方法的过滤性能可以达到 98. 67%。     

基于内容过滤的个性化搜索算法

传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算和用户兴趣模型更新的方法.对比实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化.     

个性化服务技术研究

对个性化服务技术中的用户识别、用户描述文件、个性化推荐技术、个性化服务系统的体系结构及目前的研究方向进行了概述。从实现角度详细讨论了3种个性化推荐技术。个性化服务具有针对性,它的目的就是为了使用户更好地找到需要的信息,通过从用户访问网站的历史记录中得到用户的个人信息,利用个性化推荐的方法将信息推荐给用户。个性化推荐避免用户陷入信息的海洋,提高用户查询效率,使得用户可以得到他们真正想得到的信息,避免繁多的人工搜索。     

基于内容过滤的农资电子商务推荐系统

随着农业信息化的发展,农业类网站已经成为农业用户、合作社和农资公司等获取信息的重要渠道．结合中国现代化农资经营电子商务平台,提出了基于内容过滤的推荐技术,采用四元组构建用户偏好模型,引入遗忘因子挖掘和更新偏好模型,并根据产品模型和用户偏好模型的相似度向用户推荐产品．实验结果表明,基于内容过滤的推荐算法可使农资电子商务平台的产品浏览率和购买率得到提高．     

数字图书馆系统中基于Ontology的用户偏好模型

个性化服务技术为数字图书馆的研究带来一些新的挑战.如何描述用户的偏好以及如何使数字图书馆支持偏好查询是有待研究的一个问题.人们已经提出了基于偏序关系的用户偏好模型,并针对关系数据提出了一系列偏好构造方法.数字图书馆中的数据是半结构数据.半结构数据上用户偏好的描述比关系数据复杂得多.偏序模型无法有效地表达数字图书馆中的用户偏好.提出基于ontology的新的用户偏好模型,用ontology来描述数字图书馆中的文本和文本上的偏好.该模型能够充分表达用户偏好的结构和语义,并提供了复杂的偏好操作,能够有效地支持数字图书馆中的个性化检索和推荐操作.     

数字化图书馆建设中数码图像的滤波处理

在建设数字化图书馆过程中，针对数码相机拍摄书页图像效果不佳的问题，文中提出了采用数字滤波的方法进行图像处理，在Visual C 下编程实现了滤波处理和外部界面的实现，较好的弥补了数码相机拍摄的缺陷，清晰的还原了图像并进行了二值化，并在实际中使用取得了较好的效果。     

数字图书馆中基于内容的图像检索技术

随着多媒体技术的飞速发展,多媒体信息的日益丰富,多媒体信息检索技术已成为当前研究的热点.本文着重介绍了基于内容的图像检索技术及其发展,分析了图像信息的多种特征提取方法,最后,给出了一个基于综合特征提取的图像检索系统实例.     

基于BP人工神经网络的信息过滤技术研究

首先介绍了信息过滤中向量空间模型的基本工作原理。针对目前信息过滤技术过滤精度低、速度慢的缺点,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,重点研究了BP人工神经网络特征输入数据的取得、网络拓扑结构的选择、BP人工神经网络的训练过程、神经网络产生结果数据的处理方式,在此基础上提出了一种基于BP人工神经网络的信息过滤模型,实验证明,此模型过滤效率有了显著提高。     

数字图书馆中基于内容的事件通知服务的设计与实现

相比于传统的基于主题的事件通知服务，基于内容的事件通知服务提供了更大的灵活性和通用性，订阅者可以根据事件的任意属性来订阅事件，不必受主题的限制．本文从多事件代理组成的分布式结构与事件路由算法、事件代理体系结构和事件过滤算法等多方面论述了数字图书馆中基于内容的事件通知服务CJNS的设计与实现．CJNS在实践中已获得了成功应用。     

高校图书馆数字参考咨询服务探析

随着信息技术、网络技术和移动通信技术的快速发展,高校图书馆参考咨询服务逐渐向着数字化、网络化和移动化的方向发展。本文根据图书馆数字参考服务的特点和服务流程,提出个性化数字参考咨询服务模式、互动式数字参考咨询服务模式和云环境下的数字参考咨询服务模式,分别阐述其运作流程,希望能为高校图书馆数字参考咨询服务提供参考。