作者：马亮; 陈群秀; 蔡莲红信息检索web自适应信息过滤languagemodel相关性反馈
摘要：自适应信息过滤技术能够帮助用户从Web等信息海洋中获得感兴趣的内容或过滤无关垃圾信息.针对现有自适应过滤系统的不足,提出了一种改进的自适应文本信息过滤模型.模型中提供了两种相关性检索机制,在此基础上改进了反馈算法,并采用了增量训练的思想,对过滤中的自适应学习机制也提出了新的算法.基于本模型的系统在相关领域的国际评测中取得良好成绩.试验数据说明各项改进是有效的,新模型具有更高的性能.
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