基于向量空间模型文本过滤算法

• 作者: 曹毅 贺卫红
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理 文本过滤 机器学习 向量空间模型
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 方法与应用
• 页码范围: 122-125
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4098.2005.10.025

摘要

文本过滤是指从大量的文本中寻找满足用户需求的文本的过程.本文详细地论述了基于向量空间模型的文本过滤算法,该算法由训练和自适应过滤两个阶段组成,在训练阶段,通过主题处理和特征抽取建立初始的过滤模板,设置初始阈值;在过滤阶段,则根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值,以获得最佳的过滤性能.