| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·信息过滤技术研究现状及存在问题 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第11-13页 |
| 第2章 信息过滤基础理论 | 第13-25页 |
| ·信息过滤的概念和原理 | 第13页 |
| ·信息过滤的一般模型 | 第13-14页 |
| ·文本信息处理技术 | 第14-22页 |
| ·中文分词 | 第14-17页 |
| ·文本表示 | 第17-18页 |
| ·特征降维 | 第18-22页 |
| ·用户建模技术 | 第22-24页 |
| ·用户模型的表示 | 第23页 |
| ·用户模型的建立 | 第23页 |
| ·用户模型的优化和更新 | 第23-24页 |
| ·用户模型与文档匹配技术 | 第24-25页 |
| 第3章 关键技术研究 | 第25-39页 |
| ·中文自动分词 | 第25-28页 |
| ·网络环境对分词系统的需求 | 第25页 |
| ·一种用于网络信息过滤的分词算法 | 第25-28页 |
| ·特征权重计算 | 第28-30页 |
| ·现有特征权重计算方法存在的问题 | 第28页 |
| ·一种类别特征权重计算方法 | 第28-29页 |
| ·一种单web 文本特征权重计算方法 | 第29-30页 |
| ·用户模型进化设计 | 第30-38页 |
| ·用户建模中应用遗传算法的优势 | 第30-31页 |
| ·优化和更新思想 | 第31-32页 |
| ·基于改进遗传算法的用户模型进化设计 | 第32-38页 |
| ·用户模型与待过滤文档的匹配 | 第38-39页 |
| 第4章 基于进化模型的网络信息过滤系统的设计与实现 | 第39-46页 |
| ·信息过滤系统总体流程 | 第39-40页 |
| ·内容过滤模块的实现 | 第40-41页 |
| ·信息过滤系统主要界面介绍 | 第41-42页 |
| ·信息过滤系统评价指标及实验分析 | 第42-46页 |
| ·评价指标 | 第42-43页 |
| ·测试数据集 | 第43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-46页 |
| 第5章 本文工作总结与展望 | 第46-48页 |
| ·本文的主要工作 | 第46页 |
| ·进一步的工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 发表的论文及参加的项目 | 第53页 |