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针对学习型社区中的教育需求，在传统算法上加以改进，提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法．通过训练算法，提取特征向量和伪反馈建立初始模板，设置初始阈值．然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值．该算法在执行过程中，不需要大量的初始文本，同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度．该算法已在个性化知识服务系统中进行验证，结果表明是有效的．