判别类似的对象有4种，即用户（属性）对用户（属性）的类似，文章（属性）对文章（属性）的类似，用户（属性）对文章（属性）的类似及关键字的类似。判断的对象不同，评价结果也各不相同。对于用户间的类似和文章间的类似来说，按Jaccard’s Coefficient法，平均最小二乘距离法，改良二值距离法距离法，皮尔森相关法的顺序，计算精度比较理想。而对用户和文章的类似来说，则按改良二值距离法，Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法，皮尔森相关法的顺序,为计算精度的顺次。关键字的类似考虑用统计学的方法去实现。另外,由于必须确定提供范围的域值，所以同距离算法相比,相关算法要适合得多。如果将上面几种方法组合起来使用，相信还会进一步提高推荐精度。
② 关于提供的服务
对一般用户主要提供以下服务：
・ 推荐服务：寻找和对象用户的相似用户，把对象用户未访问过的文章向其推荐；
・ 提供类似文章服务：提供和对象文章类似的文章的一览；
・ 检索结果的过滤服务：在检索结果的基础上，根据实施检索的用户的爱好，对结果进行挑选。
・ 新到情报的推荐服务：根据各个用户的不同要求，在一定的时期内，把新到情报提供给用户；
・ 用户特征指定服务：允许用户将其关注的单词/文章等在系统里登记或删除；
・ 类似关键字的提供服务：系统可提供与检索用关键字相类似的关键字一览表；
・ 热门网页的提供服务：提供受欢迎的网页的地址；
・ 个性广告的提供服务：对互联网服务商（ISP）来说，可根据用户的特点、爱好而主动提供恰到好处的广告；
为管理操作的方便，同时也向系统管理员提供机能丰富的服务。
③ 关于体系结构
・ 采用适合于互联网WWW服务系统开发的Java语言，以Servlet的形式开发；
・ 协调过滤系统属于Multi-Agent系统的一种，所以必须具有其分散处理的特性。本系统将采用计算机分散技术的标准-CORBA（Common Object Request Broker Architecture），来实现分散化处理；
・ 采用DBMS对情报进行管理。并利用JDBC与本系统其它部分相连；
・ 自然语言的解析处理会占用系统相当多的时间，将尽可能采用C++语言，以库函数（LIB）的形式提供。与本系统其它部分的连接准备使用JNI；
・ 本系统允许事先设定用户的特征情报，同时如即使不作任何设定,可根据用户操作处理的轨迹，系统将自动推测出用户的爱好及其迁移。但同时不准备以单纯的访问操作或检索关键字影响用户爱好的迁移，为此计划提供控制情报和相应的控制处理。另一方面，也将考虑系统的规模及负荷；
・ 管理者可同时进行大批量文章的收集、保存处理，抽取文章的属性并对其管理。亦可从检索结果中，通过一般用户的访问操作来实现上述处理。但保存与否,可通过访问次数来控制；
④ 关于其它
本系统在参考2.1.3所介绍的协调过滤的特点和2.1.4所介绍的世界中使用现状（技术发展趋势，各种制品的优缺点）的基础上，将实现自己独特的调整手段。
2.1.2.2 检索服务的个性化
(1)背景
至今为止检索服务的用户接口对所有的用户都是一视同仁的。提供检索服务的互联网服务商有各种各样的特点，比如对技术情报擅长，或对新闻情报擅长等。而本系统开发的一个目标就是提供一个满足用户个性要求的接口。
(2)本系统在实现个性化方面的特征
主要特点如下所述。
・ 做为缺省,提供分组化的检索引擎类(检索服务商)；
・ 自动追加新的检索服务商及删除消亡的检索服务商；
・ 检索目的类型(例新闻,技术等)的登录/删除机能；
・ 检索服务商的组合指定机能；
2.1.2.3 自动收集技术
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