Abstract-Information på World Wide Web är överbelastad med stora mängder nyhetsinnehåll. Rekommendation, filtrering och sammanfattning av webbnyheter har fått mycket uppmärksamhet i Web Intelligence, som syftar till att hitta intressanta nyheter och sammanfatta koncist innehåll för användare. I den här artikeln presenterar vi vår forskning om att utveckla det personaliserade nyhetsfiltrerings- och sammanfattande systemet (PNFS). En inbäddad inlärningskomponent i PNFS framkallar en användarintressemodell och rekommenderar personliga nyheter. Ett nyckelord kunskapsbas upprätthålls och ger en realtidsuppdatering för att återspegla den allmänna webbnyheter ämnesinformation och användarens intresse preferenser. Det icke-nyhetsinnehåll som är irrelevant för nyhetswebbplatsen filtreras bort. Nyckelord som fångar huvudämnet i nyheterna extraheras med hjälp av lexiska kedjor för att representera semantiska relationer mellan ord. En exempelkörning av vårt PNFS-system visar överlägsenheten i detta webbintelligenssystem.
I REF, Wu et al. presenterade rekommendation och summering komponenter för personlig nyhetsfiltrering och summering system.
Personalized News Filtering and Summarization on the Web
{'venue': '2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'journal': '2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}