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题名基于用户本体模型的文本信息过滤方法研究
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作者
刘中原
张博锋
潘建国
王洋
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机构
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第5期43-45,84,共4页
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基金
国家自然科学基金重大研究计划(90612010)
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文摘
随着互联网信息的快速剧增,文本过滤技术成为互联网内容处理的关键技术,对海量信息处理具有很重要的意义。目前研究热点是基于语义的过滤方法,但是这些方法一般都需要大量规则和领域知识的支持,可用性不是很好。为了使机器更好地理解用户需求和文本内容,使过滤结果更能反映用户的真正需求,提高文本过滤的准确率和召回率,提出了基于用户本体模型UOM的文本信息过滤方法。该方法主要包括UOM构建、文本结构分析、文本概念提取和语义相关度计算等。基于UOM(User Ontology Model)的过滤方法,不仅可以表示复杂的用户需求,而且还避免了领域本体的构建,因而其有效性和实用性得到了很大的提高。通过在网络教学资源的智能按需服务系统中的实际运用,表明此方法能更有效地为用户提供过滤服务。
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关键词
文本过滤
用户本体模型
虚关系
文本结构分析
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Keywords
Text filtering User ontology model Virtual relationship Text structure analysis
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分类号
TP393.098
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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