Web环境下基于用户兴趣本体学习的文本过滤研究

摘要：

参考已有电子商务领域本体,本文提出一种基于用户兴趣本体学习的文本过滤模型.其中利用web挖掘技术构建带有权重的概念及概念间分类与非分类关系,以此基础上进行文本过滤,经验证,基于该本体的文本过滤质量有明显提高.

关键词：用户兴趣本体学习、Web挖掘技术、领域本体、文本过滤

所属期刊栏目：29

分类号：G350(情报学、情报工作)

资助基金：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目"基于智能信息处理的知识挖掘技术及应用研究"08JJD870225

在线出版日期：2010-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：153-156,178