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2010年11月03日

林鸿飞，战学刚，姚天顺

计算机研究与发展，2000，37（3）：324～327，-0001，（）：

-1年11月30日

文本结构分析是文本处理领域中的重要内容，它可以有效地改进文本摘要、文本检索以及文本过滤的精度文中简要描述了文本的物理结构和逻辑结构以及文本分析的背景，提出了文本结构分析中的层次分析方法该方法保证了层次划分的有序性，可操作性强，便于解释，不依赖于具体领域其基本思想是对于输入文本，首先识别出文本的物理结构然后在概念映射、概念密度和概念消歧的基础上，将文本依据主题划分为若干层次最终获得文本的逻辑结构。

向量空间模型,，文本结构分析,，文本层次分析,，概念映射,，概念密度,，概念消歧

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2010年11月03日

【期刊论文】中文文本过滤的信息分流机制

林鸿飞，李业丽，姚天顺

计算机研究与发展，2000，37（4）：470～476，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

在文本过滤中信息分流是提高过滤效率的强有力的手段，为此，提出了一种新的中文文本过滤的信息分流机制。其基本思想是在概念扩充基础上，将不同用户的信息需求组织为树状结构，使其共同的部分成为共享分支，依据提出的侧面相似度和侧面匹配率来实现文本与模板的定量匹配，减弱传统的布尔模型对文本与模板匹配的严格限制，也弥补向量空间模型单纯数量化的不足，更加全面地反映用户的信息需求。试验表明该机制能够明显地提高过滤效率。

文本过滤,，向量空间模型,，概念扩充,，用户模板,，信息分流,，判定树

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2010年11月03日

【期刊论文】基于混合模式的文本过滤模型

林鸿飞

计算机研究与发展，2001，38（9）：1127～1131，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

文本过滤旨在帮助用户处理自己感兴趣的文本。提出了基于混合模式的文本过滤模型。其基本思想是将基于内容的过滤方法和合作过滤方法结合起来。给出了用户评注的权威性和一致性度量，以便更好地运用用户的评注信息。在此基础上，结合用户的个人兴趣，给出了文本特征抽取机制、文本推荐机制、文本与信息需求模型的匹配机制。该方法不依赖于具体的领域知识库，大大降低“噪音”影响，并可以适用于多媒体类型文件的过滤和信息服务。

文本过滤,，内容过滤,，合作过滤,，文本特征抽取,，用户模板,，用户评注

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2010年11月03日

【期刊论文】基于示例的文本标题分类机制

林鸿飞

计算机研究与发展，2001，38（9）：1132～1136，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本，给出了基于示例的文本标题分类机制。它以具有确定分类标准的标题分类为应用背景，在计算标题与分类主题词表直接匹配的基础上，利用基于分类树的上位概念匹配机制和基于潜在语义空间的相似度判定，综合评价文本标题与类别的相关关系。其特点是充分利用上下文环境来确定标题与类别相关程度，而不是单纯地依赖于其共现信息。

文本分类,，潜在语义索引,，向量空间模型,，标题分类

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2010年11月03日

【期刊论文】用户兴趣模型的表示和更新机制

林鸿飞，杨元生

计算机研究与发展，2002，39（7）：843～847，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

面对因特网的海量信息，为了实现基于用户兴趣的个性化信息服务，提出了用户兴趣模型的表示和更新机制。它根据用户提供的各类示例文档，将文本的段落作为识别用户兴趣的基本要素。在聚类分析基础上，考察特征项、段落和类别的表达能力，建立用户兴趣模型，通过计算与文本的匹配程度，将满足约定条件的文本推荐给用户。利用相关反馈，追踪和更新用户兴趣模型，提高个性化信息服务的效率。

个性化信息服务,，用户兴趣模型,，段落匹配,，文本聚类,，相关反馈

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