1、“.....电子商务。第二个是情报交流。 第三个是灵活多变。在本可行性报告中提到的互联网咨询协调过 虑器及智能检索支援系统的着眼点直接涉及到了和，并 间接影响到了。这个系统的目标是把强大的生命注入到 中去，使其进化成具有鲜明个性的，从而使单纯的价格之战转化为互联网服务 内容和水平的高层次的胜负较量。 智能检索技术的概述 协调过滤技术造就的个性化服务 背景 当今世界，随着网络技术的发展，诸如等各种 各样的情报源不断涌现，使得人们有可能从更多的情报源中收集信息。与此同时， 大量的情报造成了信息的爆炸，使人们为了获得所需的情报不得不花费大量宝贵 的时间，从而使情报收集变得近乎失去了意义。 为解决这个问题，出现了各种不同的办法和方案。但同时也存在着共同的问 题 想要获得的情报虽然并不存在，但由于用户无法判断而还在执迷不悟地检 索 想要得到的情报的确存在......”。

2、“.....收集到大量的洪水般的多余情报致使有用的信息被淹 没 至今为止，从互联网上获取信息有情报检索情报过滤和浏览等几种方法。 简述如下 情报检索 情报检索，即对检索关键字不断调整，判断其检索结果并将其反馈到关键字 中去，最后，特定到所需的情报源之上。 用户所指定的关键字直接影响到数据库的检索。数据库系统将符合条件的数 据抽取出来送给用户，由用户自己去判断检索结果的满足度。用户的要求得到满 足后，情报检索宣告结束。否则将会再次修正关键字，再度检索数据库力争逼近 理想的结果。这个处理周而复始，整个过程就形成了人们所熟知的情报检索。对于情报检索来说，每个用户，每次检索过程都互不相关，完全是的。 也就是说关心同类情报的用户之间并不能交换情报，所以也无法形成信息共有， 情报检索的效率完全依赖于检索者个人的知识和熟练程度。 情报过滤 情报过滤是指对所获得的情报而设定优先度，比如就是例。 加入者众多的......”。

3、“.....而用户查看这些邮件必然要花费大量的时间。情报过滤就是为解决这 个问题而发展出的技术。 情报过滤是这样个过程用户可以事先指定代 识,并通过获取的收集情报及归纳抽象出的形态意识,对人类进行分类,实现类似 人类间的情报交换的手段。 另外，还有各种各样不同的定义方法。比如，年出现的协调过滤法研究 系统协调过滤法最有名的研究系统之，其开发者之 有过如下的说明。 。 可翻译成下文以从其他用户收集到的情报协调部为基础，向每个利用 者提供应该读什么，应该关注什么，应该看些什么，应该听些什么等 建议过滤部 从上述的表述中可以看出，对各种各样的情报来说，人们的评价及这些 情报在社会中的影响可以被用来判断情报本身的价值，以及决定是否值得被推荐， 这也就是协调过滤法的个最大的特征。正是基于这点，有时也称其为社会过滤 法。 作为协调过滤方法的种......”。

4、“..... 推荐系统常备使用。另外，为能实现利用者爱好的自动追 踪及判断，系统技术及人工智能技术的研究利用,也有很 大的潜力。 协调过滤法用到的算法有以下几种 最初的协调过滤系统是公司的研究所的电子邮件系统，由 等人开发研究的电子邮件系统，该系统被 中的部分所采用。 该系统的特点是彼此相识指定范围内的用户通过相互指定，可以做到指定 人与其认可的领域专家被指定人间的情报同步。 正如其名称所示，系统会根据用户已有的评价值，对尚未处理的情报进行自 动评价预测，将得分高的情报主动向用户推荐。自动评价的预测值则是根据其 他用户和本用户的评价情报，采用皮尔森相关系数等相关算法而计算出来的。 这种方法有它的缺点。由于归根到底是靠用户的评价值而进行推荐的，如果 个情报谁也没进行评价则永远得不到推荐。另方面，评价数据不足时推荐的 精度也受影响。另外，情报量和用户数评价数差距较大时......”。

5、“.....麻省理工学院的音乐情报推荐系统，明尼苏达大学的 推荐系统等许多协调过滤系统都采用了这种方法。 根据用户的爱好，从事的领域各不相同这现实，采用把作为过滤对象的项 目群赋予属性情报，从而缩小问题的范围，提高推荐精度的方法即为法。 公司现已被公司收购的采用了这个方 法。 纯粹的基本上不考虑情报的内容，在情报量不断增大的时候仍把各种情 报视同仁，很容易造成的推荐。另外，存在着随情报量增大计算时间也增 加的问题。为解决这些问题，事先把各种情报通过赋予属性情报的方法进行分类 ，根据属性情报分组，将爱好相近，领域类同的有用情报尽早 地向用户推荐。 当主要以网页，信息等文章情报作为过滤处理对象的时候，同时 结合情报内容过滤处理和协调过滤处理两者长处的作法也逐步得到了 完善和发展。 近年来,以互联网的各种网页作为过滤处理对象，从文章中出现的各个关 键词组出发......”。

6、“.....通过 事先将各种情报分组的方法,达到提高协调过滤处理精度目的的手法得到了引人 注目的发展。 斯坦福大学的产品，明尼苏达大学计算机科学工 程系 的的产品等都是文章情报基础的协 调过滤系统的例子。 上面提到的作为的推荐系统也在把成为推荐对象的文章 分成方面下了大的力量，所以从广义上也可以说是个系统。 除此之外，世界上各大学和公司也在研究利用情报的属性进行多变量解析的 分析法自动地把项目分组，从而提高系统性能和精度。 以上各种算法的实现，基于大量的传统数学模型，种算法中可能包含有多 种数学模型，也可能是算法对应于多种数学模型候补。从类别上可分成类似 算法数学模型，分组算法数学模型，自然语言分析数学模型等三类。 关于这些数学模型情报,我们在下节中有较详细的记述。 协调过滤法的特点 下表列出了协调过滤法的主要特点......”。

7、“.....另外，对于登录的情报及新 注册的用户而言，推荐的精度较差。 易于发现重要情报 互联网情报内容 基础上的过滤法是对所有的情 报不加区分，视同仁地处理 的。相比之下，协调过滤法， 则可自动判别这些情报是否受 到广大用户的认可。 稀薄性问题 能使协调过滤系统正常发挥作用的理想条 件是存在大量的，得到众多用户评价的情 报。但现实往往是只能收集到很少部分 受到评价的情报。 评价情报的反馈 用户对情报的评价可将系统运 营者的利益如判断登载哪 类广告等和用户的利益获 得有益情报直接连接起来。 孤独用户的存在问题 特别是在中小规模的网络内使用协调过滤 系统时，有可能存在着与多数用户意见不 同的孤独的用户。 结果不够明确 因为采用统计学的方法计算预测评价值， 所以无法保证的准确性......”。

8、“..... 由上表可知，想开发成功的制品,就需要扬长避短，在前述的技术构成要素之 上施行细致的调整。可以这样说，怎样将各种技术要素有机地结合成个完整的 系统，是本系统商品化成败的关键。 当今世界中协调过滤技术的应用现状 近年来，做为取代传统的想方设法地搜索信息的方法，开始出现了种从情 报源主动向用户提供情报的方法，即推荐服务的方法。更值得注目的是以著名的, 规模大的互联网提供商提供的检索引擎和电子商务服务为中心而逐步展开 的个人服务。这些服务针对每个用户的不同特点进行调整，从而形成因人而异的 情报提供方式。 个性化服务和对服务具有相同的含义。这类 服务建立了网页提供商和用户之间对应的关系，由此出发，进而大幅度 提高服务质量。做为推荐服务和个性化服务的核心技术，协调过滤技术在年 左右就被研究开发出来了。但目前的现实是该技术的研究开发仍是以美国的大学和研究机构为主......”。

9、“.....所有算法都属于古典统计学的范畴之内。 类似算法数学模型 类似算法对个对象而言,从对象集合中找出与其相类似的对象的算 法 以下列出各算法的方程式,并对各个符号说明 χχ,χχ χχ,χχ   χ,χ是χ的最大值和最小值 χ 以下的计算结果为的时候,值越小表示二者越类似计算结果为的 时候,值越靠近表示二者越类似......”。