基于个性化学习的文本过滤算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第8-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 文本过滤系统及其相关技术6 | 第13-20页 |
| 2.1 文本过滤系统概述 | 第13页 |
| 2.2 文本过滤相关技术 | 第13-17页 |
| 2.3 文本过滤分类方法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 个性化学习机制 | 第20-32页 |
| 3.1 个性化学习相关理论 | 第20-21页 |
| 3.2 基于用户注册的个性化 | 第21-24页 |
| 3.3 基于用户实例的个性化 | 第24-27页 |
| 3.4 基于用户搜索历史的个性化 | 第27-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 基于个性化学习的文本过滤算法 | 第32-38页 |
| 4.1 融合多种用户兴趣个性化模型 | 第32页 |
| 4.2 基于个性化学习文本过滤算法 | 第32-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 实验与分析 | 第38-44页 |
| 5.1 实验数据集 | 第38-39页 |
| 5.2 实验内容 | 第39页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 6 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 全文总结 | 第44页 |
| 6.2 工作展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
