基于概念学习的过滤模板获取方法

摘要：

基于内容的文本过滤关键在于建立有效的过滤模板.一种高效的过滤模板可以降低整个文本过滤系统对机器学习机制的要求,提高系统的过滤效率.提出了一种基于概念学习的过滤模板获取方法.该方法结合处理文本特征项的需要改进了概念学习方法中的寻找极大特殊假设算法,并应用新的算法从给定的少量训练文本中提取用户过滤模板.实验结果表明,与直接使用主题描述作为过滤模板的方法相比,较大地提高了过滤精度,可以达到比较令人满意的过滤效果.

关键词：文本过滤、过滤模板、概念学习、TFFind-S算法

所属期刊栏目：16

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省优秀中青年科学家科研奖励基金03BS009

在线出版日期：2006-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：53-55