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本文采用一种基于层次聚类的自适应学习策略,从系统反馈的信息流中,动态提取一类最优信息的质心更新用户模型,有效屏蔽了阈值失真和初始信息稀疏造成的大量反馈噪声,并且能够近似模仿人工反馈,完善自适应学习机制的智能性。
基于层次聚类的自适应信息过滤学习算法
【摘 要】
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本文采用一种基于层次聚类的自适应学习策略,从系统反馈的信息流中,动态提取一类最优信息的质心更新用户模型,有效屏蔽了阈值失真和初始信息稀疏造成的大量反馈噪声,并且能够
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索实验室
【出 处】
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中文信息学报
【发表日期】
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2007年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60435020,60575042,60503072）
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