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基于神经网络的用户建模和Web信息过滤研究

代学武  
【摘要】: Web个性化服务是当前人工智能和信息技术领域研究的热门课题之一。以搜索引擎为主的信息检索技术并没有考虑用户的兴趣、偏好的不同,相同的关键词返回相同的结果。而且返回的结果良莠不齐,用户需在大量噪音中找寻有用信息。用信息过滤技术改进Internet信息检索系统已成为非常重要的研究方向,是个性化服务的基础。 利用用户模型可以更好的进行信息过滤。用户模型(User Model)是对一个类别的用户组或单个用户的描述。基于用户模型,计算机中可以表达、存储、复现用户模糊的、变化的兴趣特征,其中存储的用户信息构成了过滤条件,使得信息过滤更有效。 本文首先分析了目前Internet上个性化文本信息检索的研究和应用情况,以及以模糊逻辑、神经网络为代表的软计算的发展现状。借鉴ANFIS网络,提出了一种将神经模糊网络技术应用到用户建模中,建立个性化自适应用户模型,并应用于Web信息过滤的方法。文中讨论了以下几个关键问题: (1)Web页面和用户兴趣的表达,采用了向量空间模型(VSM),将Web页面映射为向量空间中的内容向量PJ。在过滤之前,由用户输入检索关键词和若干Web页面作为样例,经分词抽取出用户的兴趣向量ui。 (2)信息过滤的目的是将Web页面分为相关Web页面集合R和不相关Web页面集合R。利用术语在R和R中的局部权重的不同,选择权重差别最大的那些术语作为特征术语,以确定和调整向量空间的维度,在降低向量空间维度的情况下,尽量保持模型的准确性。 (3)用户模型结构的建立,(模型的结构辨识)。利用模糊集合理论,建立了一组模糊IF-THEN规则,并用ANTIS网络实现。用户的兴趣向量ui和权重ri作为参数存储到网络中。PJ作为输入变量,输出量是系统对PJ和Ui相关度的评判值 互互 RPredj。 ()用户模型参数的优化(模型的参数辨识人 采用的是 Candidat抑ank模 式,在“学习一过滤一反馈一再学习一再过滤……”中调整参数。将用户的相关 反馈 Ruseh和 Rpedj的差值作为误差信号,采用 Wdro一Hoff算法在线式学习, 优化八。当与用户的交互达到一定程度后,进行离线式学习,对冰进行调整。 基于以上讨论,实现了一个基于模糊神经网络用户模型的信息过滤原型系统 AUM&IP,并利用该原型系统对gOOgle返回的 Web页面进行过滤。通过过滤前后 准确度的比较,验证了该系统的有效性。 本文中的一些思想对类似的应用有一定的借鉴价值。


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