混合式信息过滤算法：提升查全率和查准率

"信息过滤系统中的混合式过滤算法(2008年)"是一篇由尚冬娟和张敏合作撰写的论文，该研究探讨了如何改进信息过滤系统的效率和准确性。论文指出，传统的基于内容的过滤算法仅关注用户对特定关键词的兴趣，忽视了关键词在文档中的实际重要性。由于过滤算法是信息过滤系统的核心，它直接影响到系统的预测精度，因此作者提出了一种创新的混合式过滤算法，这种算法结合了基于内容的过滤和协作式过滤两种方法。 混合式过滤算法的工作原理是这样的：首先，基于内容的过滤部分分析用户的历史行为和兴趣偏好，确定用户对特定关键词的喜好程度。然后，协作式过滤部分则利用用户间的相似性，通过比较不同用户对同一文档的评价或行为，来推断其他用户可能感兴趣的未被查看的信息。在实际应用中，这两种方法的结合可以互相补充，内容过滤提供个性化的信息推荐，而协作过滤则能发现潜在的相关性，从而提高推荐的准确性和全面性。 实验结果显示，采用混合式过滤算法后，系统在相对查全率和相对查准率上有了一定程度的提升。查全率指的是系统返回的推荐信息中相关项的比例，而查准率则是返回的推荐信息中真正相关项的比例。这两个指标是评估信息过滤系统性能的关键指标。因此，该混合式算法对于提高信息过滤系统的整体性能具有重要意义。 这篇论文发表于2008年，属于自然科学领域，具体分类为计算机科学与技术，受到了国家863计划的资助。作者尚冬娟是山西运城人，硕士研究生，专注于软件工程与理论的研究，而张敏则是共同作者，他们的工作对理解信息过滤系统的优化方法和提升用户体验有着积极的贡献。论文的关键词包括信息、算法和混合式过滤，其中国图分类号TP391表示它属于信息技术类文献，文献标识码A代表这是一篇学术论文。 这篇研究展示了如何通过混合两种不同的过滤策略来改善信息过滤的效能，为信息检索和个性化推荐系统的设计提供了新的思路。混合式过滤算法的应用不仅可以提升信息过滤的效率，也能为用户提供更精准、更全面的信息推荐服务。