自适应信息过滤中使用少量正例进行阈值优化

摘要：

自适应信息过滤中一个大的挑战在于其数据稀疏问题.因此,在对输入的文本流进行过滤的同时学习最优阈值非常重要.提出了一种新颖的阈值优化算法.该算法可以通过少量的正例进行快速的学习,所需数据的获得具有增量性,故而其计算量及所需的存储空间很小.此外,该算法还具有高效、健壮、实用性强等优点.在第10届国际文本检索会议(TREC10)上,复旦大学的自适应信息过滤系统使用了该阈值优化算法,并取得了第3名的成绩.其T10U和T10F分别达到了0.215和0.414.

关键词：自适应信息过滤、向量空间模型、阈值优化、检出率、相关反馈

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69873011,69935010,60103014;国家高技术研究发展计划863计划2002AA142090,2001AA114120

在线出版日期：2004-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1697-1705