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随着互联网信息的迅速增长，信息过滤技术得到越来越广泛的应用．笔者将支持向量机引人到信息过滤中，利用它来训练样本进而构建用户模板．同时，考虑到用户信息需求的动态性及构建完备训练集的困难性，在系统中引入反馈技术来进一步调整优化用户模板，提高过滤的自适应能力及准确性．
基于支持向量机的网络信息过滤模型研究
【摘 要】
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随着互联网信息的迅速增长，信息过滤技术得到越来越广泛的应用．笔者将支持向量机引人到信息过滤中，利用它来训练样本进而构建用户模板．同时，考虑到用户信息需求的动态性及构建完备
【机 构】
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西安交通大学软件学院,山东师范大学学生处
【出 处】
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山东师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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山东省教育科学“十一五”规划重点课题菇金资助项目（115GZ28）.
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