针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。

为提高Web资源推荐的准确度,提出基于本体的Web资源个性化推荐算法(BO-RM)。设计Web资源主题抽取算法和相似性度量方法,利用本体语义推理机制实现资源聚类,在推荐过程中通过实时分析用户浏览行为捕获用户个性化偏好的变化,动态实时推荐内容。与基于情境的协同过滤算法（CFR-RM）和基于模型的个性化预测算法（BM-RM）进行对比,结果显示BO-RM的时间开销相对稳定,在平均排序倒数(MRR)和平均准确率(MAP)上均取得了较好的效果。实验结果表明:BO-RM离线完成海量Web资源的分析聚类,有效提高了运行效率,实用性比较强；BO-RM实时捕捉用户兴趣变化,动态更新推荐列表,更加贴近用户的真实需求。

综合图像的纹理和形状特征进行图像检索时,采用了基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 和基于不变矩的形状特征提取方法,并在此基础上加入了基于权重调整的相关反馈机制,使用户可以 参与检索过程,通过调整权重使得检索结果最终满足用户的检索要求。实验表明,这种算法获得了较 好的检索结果。