An Adaptive User Profile for Filtering News Based on a User Interest Hierarchy

Singh, Sarabdeep ; Shepherd, Michael ; et al.

Richard B. Hill, 2006

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A prototype system for the filtering and ranking of news items has been developed and a pilot test has been conducted. The user’s interests are modeled by a user interest hierarchy based on explicit user feedback with adaptive learning after each session. The system learned very quickly, reaching normalized recall values of over 0.9 within three sessions. When the user’s interests “drifted”, the system adapted but the speed with which it adapted seemed dependent on the amount of feedback provided by the user.

Titel:	An Adaptive User Profile for Filtering News Based on a User Interest Hierarchy
Autor/in / Beteiligte Person:	Singh, Sarabdeep ; Shepherd, Michael ; Duffy, Jack ; Watters, Carolyn ; Grove, Andrew
Link:	View full text at E-LIS (Eprints in Library & Information Science) (Volltext)
Veröffentlichung:	Richard B. Hill, 2006
Medientyp:	Konferenz
Schlagwort:	BH. Information needs and information requirements analysis. CB. User studies. II. Filtering. HZ. None of these, but in this section.
Sonstiges:	Nachgewiesen in: E-LIS (Eprints in Library & Information Science) Sprachen: English Collection: Status = Published ; Subject = B. Information use and sociology of information: BH. Information needs and information requirements analysis. ; Subject = C. Users, literacy and reading.: CB. User studies. ; Subject = I. Information treatment for information services: II. Filtering. ; Subject = H. Information sources, supports, channels.: HZ. None of these, but in this section. ; Type = Conference paper ; Countries = AMERICA: North and Central America: Canada Document Type: Conference paper File Description: application/pdf Language: English

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