刘中原
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：上海大学计算机工程与科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于用户本体模型的文本信息过滤方法研究
- 随着互联网的发展，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。传统的文本过滤方法，如基于统计的向量空间模型方法和概率模型方法，速度快，可实现性好，但由于这些方法缺乏语义理解能力，从而使过滤效...
- 刘中原
- 关键词：文本过滤语义相关度网络教学
- 文献传递
- 基于用户本体模型的文本信息过滤方法研究被引量：1
- 2009年
- 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。
- 刘中原张博锋潘建国王洋
- 关键词：文本过滤文本结构分析
