基于支持向量机的网络信息过滤模型研究  

A NETWORK INFORMATION FILTERING MODEL BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINES

作　　者：裴锐[1] 赵晨[2] 朱利[1] 

机构地区：[1]西安交通大学软件学院,西安710049 [2]山东师范大学学生处,济南250014

出　　处：《山东师范大学学报（自然科学版）》2010年第4期43-45,共3页Journal of Shandong Normal University(Natural Science)

基　　金：山东省教育科学“十一五”规划重点课题菇金资助项目（115GZ28）.

摘　　要：随着互联网信息的迅速增长，信息过滤技术得到越来越广泛的应用．笔者将支持向量机引人到信息过滤中，利用它来训练样本进而构建用户模板．同时，考虑到用户信息需求的动态性及构建完备训练集的困难性，在系统中引入反馈技术来进一步调整优化用户模板，提高过滤的自适应能力及准确性．With the rapid growth of information on the Internet,information filtering techniques are more and more widely used. In this paper, a support vector machine is introduced into the information filtering. It is used to construct the user templates in the training samples. At the same time, taking into account the dynamic nature of user information requirements and the difficulties of constructing a complete training set, the feedback technique is adopted to further adjust and optimize the user templates to improve the adaptive ability and accuracy of the filter.

关 键 词：支持向量机 信息过滤 反馈 用户文档交互 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]