【摘 要】
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对Internet信息进行过滤,筛选出与用户兴趣最相符的文档,是智能搜索引擎要解决的一个重要问题.本文在介绍搜索引擎基本原理的基础上,提出了一种文档学习和用户个性词典构建的
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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对Internet信息进行过滤,筛选出与用户兴趣最相符的文档,是智能搜索引擎要解决的一个重要问题.本文在介绍搜索引擎基本原理的基础上,提出了一种文档学习和用户个性词典构建的实现方法,其中包括内码转换、分词、摘词处理、用户个性词典的构建及词条权值调整等环节.然后提出了一种基于词频统计的个性化文档过滤算法,该算法对传统的向量空间模型法做了改进,使之能够更好地计算文档与用户个性词典之间的相关度,根据用户的兴趣爱好对文档进行相关度的过滤、排序,并给出了实验数据.实验结果表明该方法较好地解决了智能搜索引擎中Inte
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