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一种基于改进PU学习理论的推送内容过滤策略
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学信息系统工程重点实验室,长沙410073
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70771110)
中文摘要:

对于信息推送的内容过滤策略进行改进,在现有基于正例和无标注样例(PU)的学习理论的分类基础上,通过对反例文档的发现进行研究,将这种学习理论在信息推送中的内容过滤进行实验,通过实验证明整套策略在内容过滤上精度和速度都有明显的提升。

英文摘要:

This paper aimed at promoting the method of content-filtering for information push. It focused on researching the method of finding negative examples based on the traditional positive and unlabeled examples learning theory. At last it took an experiment on text categorization. The experiment shows that this method is ideal for precision and speed of content filtering.

同期刊论文项目
期刊论文 25 会议论文 4 获奖 2 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049