基于NMF的用户模板构造方法

摘要：

文本过滤是网络安全领域的一个重要研究课题.基于内容的文本过滤关键在于建立语义层次上的用户模板.本文提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的用户模板构造方法.该方法应用NMF算法分解项-文本矩阵来获取项之间的相关性.在此基础上,引入语义向量和权重向量的概念,并通过定义语义向量的类别区分度来提取用户模板.实际表明,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比,该方法不仅较大地提高了过滤精度,而且具有计算速度快、占用存储空间较少的优点.

关键词：文本过滤、用户模板、非负矩阵分解、潜在语义索引、Web挖掘

所属期刊栏目：23

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金60073012;国家自然科学基金69931040

在线出版日期：2004-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：394-398