【摘 要】
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随着计算机及通信技术的发展,互联网上的信息量急剧增长.为了解决普通用户所面临的"信息迷航"和"信息过载"问题,智能信息检索和个性化信息服务成为目前信息服务研究的重点.该
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随着计算机及通信技术的发展,互联网上的信息量急剧增长.为了解决普通用户所面临的"信息迷航"和"信息过载"问题,智能信息检索和个性化信息服务成为目前信息服务研究的重点.该文深入研究了自适应主动信息检索系统的关键技术,在基于XML全文信息检索理论的基础上,首先提出了一种手工定制和自动建模相结合的用户建模理论,将用户的兴趣描述和反馈信息有机地结合起来,避免了单纯的自动建模引入噪音的缺点,也弥补了单纯的手工定制造成模型描述不准确、不能及时响应需求变化等不足.其次,针对用户兴趣矩阵数据比较稀疏的情况,提出了一种改进的协同过滤算法.试验结果表明,该算法可以有效地解决用户兴趣矩阵数据比较稀疏情况下传统相似度量方法存在的问题,显著地提高了推荐系统的推荐质量.最后,采用了一种基于ECA规则的信息服务技术,将信息检索结果及时、准确地推送给用户,实现了主动的信息服务.
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