一种基于多实例的自适应用户模型

摘要：

信息过滤中用户兴趣模型的表示是影响过滤精确度的最重要的因素之一.该文提出了一种基于多实例的自适应用户模型,它在一定程度上抑制了传统用户模型表示中同义现象对系统精确度的影响,并且使用户模型具有了关键词自动扩充和自适应能力.

关键词：信息过滤、用户模型、遗传算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金991035;山西省留学回国人员科研项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：92-93,104