【摘 要】
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摘要：本文针对当前传统潜在语义索引（LSI——latent semantic indexing）技术在提供信息过滤服务时已经不能满足用户个性化需求这一实际情况，提出利用隐式反馈技术来解决如何提供给不同用户以不同信息结果这一问题。在传统的LSI技术上提出了一种基于隐式反馈的LSI个性化信息过滤方法，该方法通过引入隐式反馈技术，将其应用于信息过滤中，从而可以为不同用户提供更多更有针对性的信息结果。本文
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摘要：本文针对当前传统潜在语义索引（LSI——latent semantic indexing）技术在提供信息过滤服务时已经不能满足用户个性化需求这一实际情况，提出利用隐式反馈技术来解决如何提供给不同用户以不同信息结果这一问题。在传统的LSI技术上提出了一种基于隐式反馈的LSI个性化信息过滤方法，该方法通过引入隐式反馈技术，将其应用于信息过滤中，从而可以为不同用户提供更多更有针对性的信息结果。本文给出了该方法的公式和具体算法，为其应用的实现提供了理论基础。
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Rocchio等在Smart系统中提出了几种相关的反馈方法[5]，将特征项重新加权和查询相结合，并基于VSM模型（Vector Space Model）[6]定义了查询修改方法：
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