基于多示例学习技术的Web目录页面链接推荐

摘要：

在Web目录页面中,向用户推荐其感兴趣的链接有助于用户高效地访问网络资源.然而,用户往往不愿花费很多时间来标记训练样本,其提供的数据可能只能说明某个目录网页是否包含其感兴趣的内容,而不能明确标示出其感兴趣的具体链接.由于训练数据中缺乏对链接的标记,但预测时却需要找出用户感兴趣的链接,这就使得Web目录页面链接推荐问题相当困难.CkNN-ROI算法被提出用于解决该问题.实验表明,CkNN-ROI算法在解决这一困难的链接推荐问题上比其他一些算法更为有效.

关键词：多示例学习、机器学习、数据挖掘、Web挖掘、链接推荐、Web目录页面

所属期刊栏目：44

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60505013;江苏省自然科学基金BK2005412;国家重点基金研究发展规划基金2002CB312002

在线出版日期：2007-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：406-411