【摘 要】
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机器学习是一种模拟人类学习行为的人工智能技术,将机器学习与网络信息检索技术结合,全面提高网络信息检索系统在网络信息分类、个性化信息服务和应用专家经验知识方面的能力
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机器学习是一种模拟人类学习行为的人工智能技术,将机器学习与网络信息检索技术结合,全面提高网络信息检索系统在网络信息分类、个性化信息服务和应用专家经验知识方面的能力,以构造高效、智能的网络信息检索模型,是该文的研究重点.全文分为五个部分:1、研究背景介绍.在剖析传统网络信息检索中问题的基础上,介绍了机器学习在网络信息检索中的应用情况.2、机器学习的相关知识研究.主要内容包括机器学习的基本原理、应用,以及归纳学习、基于解释的学习和基于神经网络的学习等几种学习的方法和算法.3、机器学习在智能检索系统中的具体应用.探讨了用户信息偏好学习、专家经验知识学习和分类知识学习等几种检索知识的学习算法和模型.4、构造基于多维知识学习的检索模型.着重分析了模型各个组件的功能和工作原理,并对一个基于学习的智能检索模型的检索结果进行评价.5、对基于机器学习的智能检索技术的发展趋势进行简要介绍和探讨.
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