自适应信息过滤中使用少量正例进行阈值优化(英文)

作者：夏迎炬; 黄萱菁; 胡恬; 吴立德

来源：软件学报, 2003, (10): 1697-1705.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.2003.10.005

• 自适应信息过滤
• 向量空间模型
• 阈值优化
• 检出率
• 相关反馈

自适应信息过滤中一个大的挑战在于其数据稀疏问题.因此,在对输入的文本流进行过滤的同时学习最优阈值非常重要.提出了一种新颖的阈值优化算法.该算法可以通过少量的正例进行快速的学习,所需数据的获得具有增量性,故而其计算量及所需的存储空间很小.此外,该算法还具有高效、健壮、实用性强等优点.在第10届国际文本检索会议(TREC10)上,复旦大学的自适应信息过滤系统使用了该阈值优化算法,并取得了第3名的成绩.其T10U和T10F分别达到了0.215和0.414.

• 出版日期2003
• 单位复旦大学