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基于自适应用户模型的RSS内容过滤
引用本文:曾丽敏,章勇.基于自适应用户模型的RSS内容过滤[J].江南大学学报(自然科学版),2007,6(6):883-886.
作者姓名:曾丽敏  章勇
作者单位:南京航空航天大学,信息科学与技术学院,江苏,南京,210016
摘    要: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).

关 键 词:用户模型  Rocchio  内容过滤  概念漂移
文章编号:1671-7147(2007)06-0883-04
修稿时间:2007年6月20日

Adaptive User-Modeling for RSS Content Filtering
ZENG Li-min,ZHANG Yong.Adaptive User-Modeling for RSS Content Filtering[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2007,6(6):883-886.
Authors:ZENG Li-min  ZHANG Yong
Abstract:How people quickly get their needful information from a mass of Web information has become a urgent issue.The RSS criterion is a way to solve the issue.To address the issue better,there is a way which combine one-time Rocchio feedback and times Rocchio feedback.It uses RSS criterion and content-based filtering technology.And it can exactly and quickly trace the concept drift of people's interests to realize personalization.To prove this method viably,a content filtering system based on RSS news,namely RSS News Filtering,has been implemented.
Keywords:user model  Rocchio  content filtering  concept drift
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