信息过滤中用户兴趣模型的表示  

Representation of User Profile in Information Filtering

作　　者：张美香[1] 陈俊杰[1] 赵栓柱[1] 

机构地区：[1]太原理工大学,太原030024

出　　处：《电脑开发与应用》2005年第5期2-3,14,共3页Computer Development & Applications

基　　金：教育部科学技术重点项目 (编号 : 0 3 0 2 0 ) ;山西省自然科学基金项目 2 0 0 3 ( 0 3 8 )资助 。

摘　　要：用户兴趣模型的表示是信息过滤中的关键技术,它直接关系到过滤效果的好坏。比较了三种不同的用户兴趣模型:传统的关键字表示法、固定文章集法F D S (文章表示法)和基于示例法(段落表示法) ,并对它们进行了实验分析,得出后两种方法要优于第一种的结论。其技术的关键在于如何描述和更新用户的兴趣模型。The representation of user profile plays an important role in the information filtering,and decides whether filtering will be successful.Three kinds of user models are compared in the paper,which are traditional keyword matchword profile,fixed document set method FDS(document profile)and instance method (keyword mathparagraph profile).Through analysis from experiment,a conclusion that the method of documentmatch and paragraphmatch is better than that of wordmatch has obtained.The key technique is how to describe and refresh the user's profile.

关 键 词：信息过滤 用户兴趣模型 关键字匹配 文章匹配 

分 类 号：TP14[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O236[自动化与计算机技术—控制科学与工程]