基于CoP建模的信息过滤技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·论文工作 | 第9页 |
| ·论文组织 | 第9-11页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第11-27页 |
| ·信息过滤研究概述 | 第11-15页 |
| ·问题描述 | 第11-12页 |
| ·信息过滤研究的发展 | 第12-14页 |
| ·信息过滤系统分类 | 第14-15页 |
| ·信息过滤关键技术 | 第15-23页 |
| ·信息的表示模型 | 第15-18页 |
| ·文本自动分类技术 | 第18-22页 |
| ·协作过滤算法 | 第22-23页 |
| ·CoP与信息过滤 | 第23-25页 |
| ·CoP概述 | 第23-25页 |
| ·CoP场景下的信息过滤 | 第25页 |
| ·证据理论 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于CoP建模的信息过滤方法 | 第27-42页 |
| ·总体框架 | 第27-28页 |
| ·CoP兴趣的表示模型 | 第28-30页 |
| ·传统向量空间模型及分析 | 第28-29页 |
| ·基于领域的向量空间模型 | 第29-30页 |
| ·信息特征的计算 | 第30-32页 |
| ·数据准备 | 第30-31页 |
| ·信息在各领域权值的计算 | 第31-32页 |
| ·用户兴趣特征学习算法 | 第32-36页 |
| ·算法动因 | 第32-34页 |
| ·用户活动记录的表示 | 第34-35页 |
| ·算法细节 | 第35-36页 |
| ·CoP兴趣特征的构造与更新 | 第36-40页 |
| ·CoP兴趣特征的融合 | 第36-39页 |
| ·CoP兴趣特征的更新 | 第39-40页 |
| ·基于CoP建模的信息过滤 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实例研究与应用 | 第42-48页 |
| ·iKnow系统简介 | 第42-43页 |
| ·iKnow基本功能 | 第42-43页 |
| ·系统体系结构 | 第43页 |
| ·iKnow中的信息过滤 | 第43-45页 |
| ·文档管理 | 第44页 |
| ·用户兴趣特征获取 | 第44-45页 |
| ·基于Internet的虚拟协作环境 | 第45页 |
| ·推荐的发布 | 第45页 |
| ·信息过滤系统特性分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结 | 第48-50页 |
| ·本文完成的主要工作 | 第48页 |
| ·进一步工作 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第53页 |
| 研究生期间参与的科研项目 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
