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题名高效Internet个性化信息发现的实现
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作者
卢超
朱政文
方华
蔡克红
陈俊良
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机构
南京大学网络中心
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2003年第12期14-16,共3页
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基金
江苏省应用基础计划资助项目(BG2 0 0 1 0 1 4 )
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文摘
通过将Meta -Search技术与分布式智能Agent技术结合起来 ,实现了一个 3层结构的个性化信息发现系统PIRS。该系统采用多Agent协作技术 ,Meta -Search技术 ,相关反馈学习算法 ,以及结合PageRank的期望度启发爬行算法 ,实现了高效的个性化 ,主动式在线信息发现。并且由于 3层结构的引入 ,大大提高了系统的安全性、强壮性、可扩展性。有效地解决了现有系统在自适应用户兴趣及信息源变化 ,高效并行的信息发现等方面的不足。
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关键词
INTERNET
搜索引擎
主动式个性化信息发现系统
反馈学习算法
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Keywords
Information retrieval Agent Meta-Search Relevant feedback PageRank
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分类号
TP393.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于感兴趣度的WWW个性化信息发现
被引量：4
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作者
卢超
梅卫峰
陈俊良
徐永森
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机构
南京大学网络信息中心软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2002年第10期67-69,共3页
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基金
江苏省应用基础计划资助项目
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文摘
1引言
随着Internet的飞速发展,网络信息量爆炸式的增长,信息的更新速率也成倍加快.再加上WWW本身的分布性和动态性,使得发现特定的信息变得越来越困难.传统的WWW信息发现方法[1],使用称之为spiders或robots的自动网站信息发现程序,在Internet上进行漫游,将它们所发现的Web文档下载到本地.在本地机上,通过离线数据库的建立,对搜集到的文档进行特征抽取、聚类、索引.用户的搜索请求,由信息发现系统转化为对数据库的查询,而得到最后的搜索结果.
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关键词
WWW
个性化信息发现
感兴趣度
数据库系统
计算机网络
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Keywords
Information retrieval,Measures of interestingness,Relevant feedback,Personalize
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分类号
TP393.092
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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