【摘 要】
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因特网上存储的数据与信息以前所未有的速度剧烈膨胀,带来了"信息过载"和"信息迷向"等现象,促使对信息过滤的研究成为热点.通过对该文的处理,用户行为的探测等手段,信息过滤
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因特网上存储的数据与信息以前所未有的速度剧烈膨胀,带来了"信息过载"和"信息迷向"等现象,促使对信息过滤的研究成为热点.通过对该文的处理,用户行为的探测等手段,信息过滤帮助用户有效地选择合适的信息、剔除不良信息与不相关信息.在信息过滤领域,基于学习的过滤算法与特征抽取算法的研究方兴未艾,而基于过滤技术的一些产品,如信息发送系统以及防火墙中的信息阻止模块已在不断发布.基于这样的背景,该文从实际问题出发,对信息过滤从领域框架、系统模型与算法改进等多个角度进行了研究.论文构造了基于文本的信息过滤框架--IFDF（Information Filtering Domain-Specific Framework）.分别用UML的类关系图与序列图刻画了信息过滤的静态模型与动态模型,并基于JDK1.2与JMS实现了IFDF框架.IFDF具有易理解、易维护、易扩展以及高性能等优点,为构造基于信息过滤的应用提供了基础.该文使用软件工程中的"设计模式"的思想,提出了"多算法合作模式"的概念,试图为描述复杂算法,构造新算法,部署算法中的数据资源和计算资源提供参考,最终为构造算法密集型应用提供思想方法.该文依据信息过滤应用,提出了多算法并行模式、多算法精化器模式、自反馈模式三种模式,并使用UML描述了这些模式,给出了这些模式使用的上下文.
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