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领域资讯的个性化建构抽取建模研究

任斌斌; 谢振平; 刘渊 江南大学数字媒体学院; 江苏无锡214122; 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学); 江苏无锡214122
网络爬虫   个性化阅读   建构主义学习理论   领域资讯  

摘要:网络资讯阅读已成为互联网时代个人知识增长的主要手段,更有效地提升资讯获取效率是个性化资讯服务的核心目标。以自动地采集满足个性化需求的领域资讯为问题目标,考虑深度优先、广度优先的抽取策略,并提出平衡组合游走建构认知抽取模型对上述问题进行建模研究。该模型基于人类学习的建构主义理论,基于用户对资讯信息的逐渐认知过程进行建模表达,并模拟用户逐渐阅读抽取网络资讯的过程。在健康领域资讯上的实验分析表明,该模型可更好地模拟人类的资讯阅读选择过程,从而为个性化资讯抽取服务提供基础手段。

简介:《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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