基于概念格的文本過濾系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、文本過濾是針對當今用戶在互聯(lián)網(wǎng)中獲取所需信息時遇到的信息過載、資源迷航等困難提出來的。傳統(tǒng)的文本過濾的研究以關鍵詞檢索為主導，忽略了關鍵詞的語義以及關鍵詞之間的聯(lián)系，成為制約文本過濾進一步發(fā)展的瓶頸。因此，將新的理論引入文本過濾成為勢在必行的手段。
　　 概念格理論作為一種成熟的理論，具有堅實的數(shù)學基礎，是一種良好的數(shù)據(jù)分析工具，越來越受到信息處理研究領域的關注。
　　 為了解決信息檢索中存在的語義瓶頸問題，本文將概念格

2、理論與傳統(tǒng)的文本過濾相結合，運用形式背景對待過濾文本及其領域特征詞進行組織，并生成相應的概念格，利用概念格的層次結構以及對象-屬性關聯(lián)，將文本與用戶信息需求之間的匹配轉化為概念格中節(jié)點與用戶信息需求之間的匹配，實現(xiàn)文本的過濾。同時衡量概念之間的語義關系，采用領域本體對領域特征詞與用戶興趣特征詞進行相似度計算，提高了文本過濾的準確性。
　　 為達到上述目的，本文提出了一種基于概念格的文本過濾模型，制定了相關的概念格漸進式構建算法以

3、及基于領域本體的概念相似度計算方法，設計并實現(xiàn)了基于概念格的文本過濾系統(tǒng)CL-TFS(Concept Lattice based Text Filtering System)。
　　 為驗證模型的有效性和原型系統(tǒng)的可用性，本文利用NCBO(The NationalCenter for Biomedical Ontologies)BioPortal提供的生物醫(yī)學本體，針對TREC提供的106個用戶信息需求，對TREC-9使用的OH