网络信息过滤技术 ppt课件

缺点：需要用户的参与。稀疏性问题,在系统使用初期,由 于系统资源还未获取足够的信息,系统很难利用这些信息 来发现相似的用户。另一缺陷是系统可扩展性,即随着系 统用户和信息资源的增多,系统的性能会下降。
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对比
可以注意到基于内容的信息过滤和基于合作的信息过滤 （协同过滤）的相同点都是要计算两个物品的相似度， 但不同点是前者是根据物品的内容相似度来做推荐，给 物品内容建模的方法很多，最著名的是向量空间模型， 要计算两个向量的相似度。而后者根据两个物品被越多 的人同时喜欢，这两个物品就越相似。
可能为用户提供新的感兴趣的信息，拓宽用
户的视野。
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通过网络信息过滤，可以减少不必 要的信息传递，节约宝贵的信道资源。 利用网络信息过滤，可以对网络信息的 流量、流向和流速进行合理的配置，使 网络更加畅顺。而对于用户来说，信息 过滤由于剔除了大量的不相关信息的流 人，可以避免塞车现象。
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基于合作的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢 的东西，然后从剩下的东西中找到和他历史兴趣近似的 东西推荐给他。核心是要计算两个东西的相似度。
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基于合作的过滤优缺点
优点：协作过滤系统利用用户之间的相似性来推荐信息, 它能够为用户发现新的感兴趣的内容,其关键问题是用户 聚类。并且能为用户发现新的感兴趣的信息。
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网络信息过滤技术采取适当的技术措施， 对互联网不良信息进行过滤，既可阻止不良 信息对人们的侵害，适应社会对意识形态方 面的要求，同时，通过规范用户的上网行为， 提高工作效率，合理利用网络资源，减少病 毒对网络的侵害，这就是信息过滤技术的根 本内涵。
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网络信息过滤是根据一定的标准运 用一定的工具从动态的网络信息流中选 取用户需要的信息或剔除用户不需要的 信息的方法和过程。
组长：刘伟 1221330048 组员：史波 1221330053
张旭 1221330056 伍思同 1221330068
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目录
基本信息与发展历史 ——刘伟 网络信息过滤技术方法 ——史波 网络信息过滤技术应用 ——伍思同 现状分析及发展趋势 ——张旭
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互联网的飞速发展在给人们的工作、生活、 学习等诸多方面带来巨大便利的同时也带来 诸如“信息超载”以及“不良信息”和垃圾 信息的侵害等问题。信息过滤技术由此产生， 并广泛应用到了网络的各种信息处理过程中， 对网络信息实用化具有极大的推动作用。
由此可以看到两种方法的不同点在于计算两个物品的相 似度方法不同，一个根据外界环境计算，一个根据内容 计算。
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例1
用户u1喜欢的电影是A，B，C 用户u2喜欢的电影是A, C, E, F 用户u3喜欢的电影是B，D 我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影 基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特
缺点：基于内容过滤难以区分资源内容的品质和 风格,而且不能为用户发现新的感兴趣的资源,只 能发现和用户已有兴趣相似的资源.随着信息的 剧增,效率和质量会降低;使用过程中难以发现新 的感兴趣的信息;一旦过滤方法选择错误,后果将 很严重。
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基于合作的信息过滤
基于合作的过滤技术根据人的判断为用户过滤信息,它使 用多个用户信息预测单个用户的偏好根据相同或相近兴 趣的用户对应信息做出评价,向其用户进行推荐。由于不 依赖于内容,这种模式不仅适用于文本格式,也可以适用于 非文本介质的资源,如视频、音频等。
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网络信息过滤有利于减轻用户的认知压 力。它在为用户提供所需要信息的同时，着 重剔除与用户不相关的信息，从而提高用户 获取信息的效率；它根据用户信息需求的变 化提供稳定的信息服务，能够节约用户获取 信息的时间，从而极大地减轻用户的认知负 担，起到减压阀的作用。
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目前网络信息过滤的工作概括为2项：一 是建立用户需求模型。即用户模板，用于表 达用户对于信息的具体需求。建立用户需求 模型的主要依据是用户提交的关键词、主题 词或示例文本。
从网络信息过滤结构
基于内容的信息过滤 基于合作的信息过滤（协同过滤）
从网络信息过滤的依据
内容过滤 网址过滤
混合过滤
Байду номын сангаас
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基于内容的信息过滤
基于内容的信息过滤通过用户模型(user profile) 来描述用户的信息需求,将新获取的信息与用户 模型进行相似度计算,主动将相似度高的信息提 供给用户。
内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前 喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务 就是计算物品的内容相似度。
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基于内容的过滤优缺点
优点：基于内容过滤利用资源和用户兴趣的相似 性来过滤信息,它的关键问题是相似性计算,其优 点是简单、有效。这种过滤技术已经比较成熟, 使用也相对较广。
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网络信息过滤技术的发展历史
“信息过滤”最早出现在1982年的3月美国 计算机协会上。
1992年，代表了世界文本检索领域最高水 平和文本检索领域最权威的国际会议之一 的文本检索会议召开，并将过滤作为其一 个重要的议题。
会议对信息过滤学科形成和发展提供了强 有力的支持。
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网络信息过滤技术方法
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网络信息过滤对个性化信息服务起到了
巨大的推动作用。在个性化信息服务中，最
重要的是收集和分析用户的信息需求。由于
信息过滤的反馈机制具有自我学习和自我适
应的能力，可以动态地了解用户兴趣的变化，
掌握用户的信息需求，从而为用户提供更有
针对性的信息。在协作过滤系统中，还可以
根据用户之间的相似性来推荐信息，从而有
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二是匹配技术，即用户模板与文本的匹 配技术。简单地讲，任何信息过滤系统就是 根据用户的查询创建用户需求模型。将信息 源中的文本有效表示出来，然后根据一定的 匹配规则，将信息源中可以满足用户需求的 信息返回给用户，并根据一定的反馈机制， 不断地调整改进用户需求模型，以期获得更 好的过滤结果。
征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情 片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这 是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。 协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种 办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户 和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片， 哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示， 他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片 推荐给u1。