个性化信息过滤系统中用户兴趣模型建立和更新

提出了一种新的用户兴趣模型的建立和更新方法.该方法通过web内容挖掘和用户行为分析建立用户模型,而通过移动时间窗口更新用户模型.实验表明,该用户兴趣模型能有效提高检索精度,提高个性化信息服务的效率.     

模糊C均值聚类下的医学图像分割探讨

将FCM（模糊c均值聚类算法）应用于医学事业中,能够将图像分割中的模糊现象有效的解决,在将目标函数建立的情况下,将迭代优化方法应用,并将目标函数极小值获得,并在此基础上将最佳聚类确定。目前随着科学技术的发展,大量的改进算法不断出现,文章介绍和对比基于传统、初始值选取、空间邻域信息和核函数的FCM算法,为后期的算法研究明确方向。     

基于文本聚类和权重调整的用户兴趣建模算法

文本分类和文本聚类在信息过滤系统对用户兴趣进行学习的过程中,都具有很普遍的应用。文中对两者的工作原理进行了对比和分析,从根本上指出了文本分类作为有监督学习方法所存在的固有缺陷,提出了一种在文本聚类后根据词条与聚类的分布特征调整词条权重的方法,并设计和实现了一个基于文本聚类和权重调整的用户兴趣模型构造算法。     

基于文本聚类和权重调整的用户兴趣建模算法

文本分类和文本聚类在信息过滤系统对用户兴趣进行学习的过程中，都具有很普遍的应用。文中对两者的工作原理进行了对比和分析，从根本上指出了文本分类作为有监督学习方法所存在的固有缺陷，提出了一种在文本聚类后根据词条与聚类的分布特征调整词条权重的方法，并设计和实现了一个基于文本聚类和权重调整的用户兴趣模型构造算法。     

基于优化时间窗的用户兴趣漂移方法

针对个性化服务系统中如何跟踪用户兴趣变化和调整用户兴趣模型的问题,提出基于优化时间窗的用户兴趣漂移算法。利用分类错误率的变化跟踪用户兴趣的漂移,当用户兴趣发生变化时,通过优化时间窗算法自动调节时间窗的大小,以达到调整用户兴趣模型的目的。实验表明,该方法能较为准确地描述用户的兴趣变化,提高个性化信息服务的效率。     

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。     

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。