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摘要:
信息过滤技术是当前研究的热点.本文先分析了向量空间模型和布尔逻辑模型及其它们的优缺点,在此基础上提出了基于语义和学习机制的信息过滤模型,该模型是对字项文档矩阵使用奇异值分解[1](Singular-Value Decomposition,SVD)的方法来实现信息过滤的,并详细分析了此模型的优缺点.
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文献信息
篇名 基于语义和学习机制的信息过滤模型研究
来源期刊 潍坊学院学报 学科 工学
关键词 信息过滤 LSA 向量空间模型 布尔逻辑模型
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 26-29
页数 4页 分类号 TP393
字数 3996字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-4288.2006.06.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毕晓冬 19 74 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息过滤
LSA
向量空间模型
布尔逻辑模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
潍坊学院学报
双月刊
1671-4288
37-1375/Z
大16开
山东省潍坊市东风东街5147号
2001
chi
出版文献量(篇)
4898
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8
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9453
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