个性化智能新闻检索系统AItimes：设计与实现

"智能新闻信息检索系统的设计与实现.pdf" 本文主要探讨了在信息爆炸的时代背景下，如何设计并实现一个能够有效解决"信息过载"和"资源迷向"问题的个性化智能新闻信息检索系统。作者杨涛在兰州大学攻读计算机软件与理论硕士期间，以导师林和的指导下完成了这一研究。 在当前的网络新闻信息检索系统中，由于信息的快速更新，对实时性和准确性提出了更高要求。通用搜索引擎通常难以满足各类用户的不同需求和背景。因此，构建一个能够根据用户兴趣进行个性化检索的智能系统成为了解决这一问题的关键。作者为此提出了名为AItimes的个性化智能搜索引擎。 AItimes系统的核心特点在于它能够根据用户的兴趣差异返回定制化的查询结果。为了实现这一功能，文章中提出了多项改进和创新的算法： 1. 优化的网络爬虫算法：通过对传统网络爬虫的改进，AItimes的爬虫能够更快地抓取和更新信息，实验结果显示其更新速度提升了6倍，增强了系统的时效性。 2. 基于关键标签的信息抽取算法：这种算法能够在最少的人工干预下自动提取新闻信息，并根据信息的重要性进行分类，使得重要新闻能够得到优先处理和更新。 3. 向量空间模型的查询扩展方法：对单一的向量空间模型进行了改进，以提高查询的精确度和覆盖范围，更好地匹配用户的查询意图。 4. 冗余信息推荐算法：该算法旨在过滤掉不相关的信息，通过模拟实验表明，它能有效地检索出与用户兴趣相关的信息，具备良好的适应性和推荐效果。 关键词涉及了个性化搜索、向量空间模型、冗余信息推荐、用户兴趣以及Agent技术，这些都是构建高效智能检索系统的重要组成部分。通过这些技术和方法，AItimes系统为用户提供了一个更高效、更精准的新闻信息检索体验，有助于用户在海量信息中找到真正关心和需要的内容。