基于自适应用户模型的RSS内容过滤

为更好地解决用户如何从过载信息中快速获取需要的信息，利用RSS标准与内容过滤技术，提出了一种使用Rocchio单次反馈和多次反馈相结合的方法，此方法可以准确、快速地追踪用户兴趣的概念漂移，自适应用户模型的变化，更好地实现用户的个性化需求．为验证该方法的可行性，实现了一个基于RSS新闻的内容过滤系统（RSS News Filtering）．     

一种基于内容的信息过滤改进模型

根据过滤系统的不同过滤目的，将信息过滤分为两类：(1)基于满足用户信息需求的用户兴趣过滤；(2)基于保障数据安全和社会安全的安全过滤．在详细分析了这两类信息过滤的异同之后，指出了安全过滤研究的特殊性及其主要研究内容．在现有用户兴趣过滤系统模型的基础上，提出了一个基于内容的信息过滤模型，并对模型中新增模块进行了试验．研究结果表明，新增模块能够很好地实现基于内容过滤系统的高精度，证明了该过滤模型具有一定的实用价值．     

基于数据挖掘的WEB内容过滤系统模型

一、前言由于互联网的开放性以及信息的丰富性,互联网在提供了大量有益信息的同时,也夹带了大量的不健康信息。此外,网络病毒、垃圾邮件等也给广大的互联网用户带来了不少烦恼,引发了很多社会问题,甚至是国家安全问题。由于互联网的高匿名性、高隐私性、高互动性和无地域性等特点,使得互联网上的有害内容很难有效管理和制约。在这一背景下,如何建立一个高效的网络内容过滤系统,对网络内容进行有效过滤,保护广大网民健康上网是当前需研究的一个问题。为了过滤色情、暴力等互联网不良信息,科研人员进行了大量的研究。但现有的技术相对比较单一…     

基于RSS技术的用户兴趣模型构建

机构知识库是以资源共享为导向的学术交流渠道,具有很好的研究价值.本研究主要工作如下:①借助RRS的工作原理及技术,实现机构知识库中资源的有效整合;②引入本体概念以构建用户兴趣模型,用基于本体加权向量模型表示RSS源;③给出了显示和隐式两种信息收集的权值估计方式,据此构建了基于RSS的兴趣模型.     

数字图书馆个性化服务用户模型研究

提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.     

基于分类模板的用户模型构造方法

用户模型是信息过滤系统中的重要组成部分 ,它描述的是一段时间内相对稳定的用户信息需求。本文通过对动态数据源的分析 ,提出了一种基于分类模板的用户模型构造方法     

基于知网的用户模型过滤技术

本文首先从网页文档中抽取出关键词建立用户模型,然后从语义的角度出发,基于"知网"进行词语相似度计算,进而判定搜索引擎返回的网页与用户模型的相似度从而达到过滤信息的目的。实验表明,系统比传统的利用向量空间模型进行信息过滤具有更好的精度。     

基于非结构化P2P网络用户模型的协同过滤推荐机制

协同过滤是当前应用在信息推荐系统中最成功的技术之一。但随着用户数量和所需过滤信息的增加,计算复杂度迅速增长,大多数推荐系统都因集中式的体系结构而面临可扩展性差的问题。本文提出了一种基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制,采用基于词汇链的方法构建资源对象描述向量,建立由偏好资源对象集合构成的用户模型,并且根据用户的兴趣变化,通过动态邻居重组的方法获得实时的个性化推荐。实验数据表明采用基于非结构化P2P网络的协同过滤推荐机制较传统集中式推荐方案有更好的可扩展性和预测准确性。     

基于RSS数据源的用户兴趣模型改进及应用

在基于RSS数据源的用户兴趣模型研究领域,已有的模型是一种由用户模型根节点、信息类别和用户兴趣子类构成的三层结构的树状用户兴趣模型。本文改进了原有模型的表示形式以及关键词权重判定函数,将关键词权值计算方法中加入日期参数,并且将用户的兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,针对两种兴趣采用不同的更新机制。实验表明,改进模型的个性化程度更高,对用户兴趣更新更及时准确。模型应用于农业信息领域,有助于农民及时获得自己需要的个性化农业信息,对农业信息化建设具有一定的应用价值。     

基于聚类的文本过滤模型

为了帮助用户在因特网上搜索感兴趣的线文本，提出了基于聚类的文本过滤模型。其基本思想是：在预定的层次目录之下，根据用户给出的过滤模板进行动态扩张，以便于全面地反映用户信息需求。然后，通过对扩张模板的聚类分析，使得每一类由表达相同或相近兴趣的用户模板组成。匹配时，先将文本推送到相应的模板类中，再计算与具体模板的相似度，获得最终的匹配结果，以提高过滤效率。     

信息筛选中群体用户偏好聚合模型

将信息筛选描述为信息对象到用户偏好值的映射函数,利用多目标决策方法提出了一个信息筛选中群体用户偏好聚合模型,对信息筛选过程进行了分析,它包括用户偏好,接受信息输入流,计算其用户好值以及用户偏好修正。     

面向个性化需求的用户建模技术研究

从用户需求多样性和随机性出发探讨了用户建模技术。对模型表示和模型更新两项关键技术进行了研究。基于向量空间模型表示用户模型,采用重心向量分类算法建立用户模型。分析用户浏览行为隐性地获取反馈信息,计算文档反馈度,提出了一种基于Rocchio算法的周期性自适应学习机制更新用户模型。以用户满意度为评价指标,通过实验,验证了对用户需求变化的动态追踪能力。     

Personalized Service System Based on Hybrid Filtering for Digital Library

Personalized service systems are an effective way to help users obtain recommendations for unseen items, within the enormous volume of information available based on their preferences. The most commonly used personalized service system methods are collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid filtering. Unfortunately, each method has its drawbacks. This paper proposes a new method which unified partition-based collaborative filtering and meta-information filtering. In partition-based collaborative filtering the user-item rating matrix can be partitioned into low-dimensional dense matrices using a matrix clustering algorithm. Recommendations are generated based on these low-dimensional matrices. Additionally, the very low ratings problem can be solved using meta-information filtering. The unified method is applied to a digital resource management system. The experimental results show the high efficiency and good performance of the new approach.     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

自适应条纹图像滤波方法

提出一种自适应条纹图像空域滤波方法.该方法能够自动识别条纹图像的不同频率区域.针对低频（稀疏）区域,采用一种新的基于二次曲面拟合的滤波方法进行去噪;对于高频（密集）区域,则先估计条纹空间频率,再利用该频率重新计算像素灰度的最小二乘逼近值,从而达到滤波的目的.该方法适用于各种类型光学条纹图像的降噪处理,特别是空间频率变化较大的条纹图像的处理.实验及计算机模拟结果都证明了该方法的有效性.     

基于文本内容分析的过滤技术研究

提出一种基于特征词和局部语义分析的文本分类与过滤方法,在基于特征词统计特性分析的基础上,将特征词的知识属性和局部语法匹配引入信息过滤模型,实验结果表明,这种方法对于某些领域的文本信息可以有效地进行识别和过滤.     

一类随机系统的自适应滤波

讨论一类含时变未知参数的随机系统，给出该系统在系统状态噪声与量测噪声于有限时间区间上相关情况下的自适应滤波递推公式，并给出相应的滤波算法     

桥梁监控数据处理的自适应卡尔曼滤波分析

对自适应卡尔曼滤波建立的滤波模型在计算中对初始参数的要求进行了研究，并根据时间监测资料计算的结果．得出了自适应卡尔曼滤波具有对初始参数要求比较宽松、能根据计算时的观测数据自动调整参数的功能．利用该模型对某大跨径桥梁的实际监测资料进行分析．通过与统计分析的比较．验证其有效性．