An information filtering process designed to sort through large volumes of
dynamically generated textual information, incrementally learning process
that learns as new text documents arrive and the user grades them by
providing feedback. Text-based documents either dynamically retrieved from
the Web or available in a textual repository on an Intranet are
represented by applying key-word weighting's after capturing the user
reasoning for classifying the document as relevant or irrelevant. When a
new item (document) arrives, the learning agent suggests a classification
and also provides an explanation by pointing out the main features
(key-phrases) of the item (document) responsible for its classification.
The user looks at this and provides hints by showing a list of features
(key-phrases) and are truly responsible for a particular way of
classifying the document. This interaction method contributes to the
learning process. The apparatus includes a feedback-based clustering
scheme that models user's interest profiles, a simple neural adaptation
method for leaning the cluster centers to provide personalized information
filtering for information seekers.
Процесс информации фильтруя конструировал сортировать через большие тома dynamically произведенного текстовая информация, дифференциально учебного прочесса который учит по мере того как новые документы текста приезжают и потребитель ранг их путем обеспечивать обратную связь. Документы текста основанные или dynamically retrieved от стержня или имеющиеся в текстуальном архиве на intranet представлены путем прикладывать key-word утяжеляя после захватывать рассуждение потребителя для классифицировать документ как уместно или нерелевантно. Когда новый деталь (документ) приезжает, учя вещество предлагает классифицирование и также предусматривает объяснение путем указывать из главным образом характеристик (ключ-fraz) деталя (документа) ответственного для своего классифицирования. Потребитель смотрит это и предусматривает намеки путем показывать перечень характеристики (ключ-frazy) и поистине ответствен для определенной дороги классифицировать документ. Этот метод взаимодействия способствует к учебному прочессу. Прибор вклюает обратн-osnovannuh связывая схему моделирует профили интереса потребителя, просто нервный метод приспособления для полагаться центры группы для того чтобы обеспечить персонализированную информацию фильтруя для искателей информации.
