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《计算机应用与软件》2013,(5)
针对用户个人兴趣度偏好、本体有效信息利用不足、本体自适应学习能力差和基于单一策略的语义相似度搜索效率低等问题,提出一种基于兴趣度和本体自适应学习的语义搜索算法。在该算法中,首先利用本体信息共享含量和信息贴近均衡路径策略来进行本体语义相似度加权度量,并对用户的兴趣度进行偏好计算,然后利用本体评价模型,依据用户个性化偏好进行本体自适应学习,从而提高本体知识库的信息共享度。实验证明,该算法具有较高的查全率和查准率。 相似文献
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基于本体的个性化知识服务系统的构建 总被引:1,自引:0,他引:1
程南清 《计算机应用与软件》2009,26(9):240-243
为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量. 相似文献
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随着网络资源的爆炸式增长以及语义网的出现,个性化检索成为当前信息检索研究的热点.提出一种基于语义相似度的个性化信息检索方法.通过分析三种传统的语义相似度计算方法,针对三种方法的优缺点,提出一种改进的基于领域本体的语义相似度计算方法,该方法将有向边权重、概念层次差以及概念属性,引用到语义相似度的计算中.并在已有的领域本体的基础上构建用户个性化模型,使用本体来存储用户兴趣,最终应用到个性化检索中.实验结果表明,该方法有效地对用户的查询请求进行概念扩充,提高了搜索的查全率与查准率. 相似文献
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为了将用户的搜索过程与用户当前情境相关联,提出一种基于面本体的情境搜索模型(Faceted Ontology-based Context Search,FOCS)。FOCS根据情境本体对用户输入的关键字进行语义扩展,生成相应的搜索本体。通过面本体标注各类异构文档,利用洪泛相似度算法进行搜索本体与面本体的本体匹配,实现情境搜索。实验结果表明,提出的方法应用于搜索引擎,与传统的信息搜索比较,具有更好的查全率与查准率。 相似文献
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随着电力企业海量数字资源的日益增长,如何对多种媒体格式的数字资源进行统一管理并进行快速、准确的搜索是电力企业知识管理中面临的难点.传统的搜索方法主要是基于关键字匹配来查找并返回大量的信息,没有考虑语义信息和用户的个性化特征,因此无法为用户提供准确、个性化的学习资源,造成了学习资源和人力的严重浪费.为解决此问题,本文基于语义技术,用机器可处理的语义元数据描述各种异构资源,并提出了基于本体的电力知识跨媒体资源标注方法,可以有效的解决用户对多知识点联动检索的问题,实现了电力企业知识内部知识的转化和传递,最终实现知识的共享和重用. 相似文献
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《Advanced Engineering Informatics》2014,28(4):344-359
Engineers create engineering documents with their own terminologies, and want to search existing engineering documents quickly and accurately during a product development process. Keyword-based search methods have been widely used due to their ease of use, but their search accuracy has been often problematic because of the semantic ambiguity of terminologies in engineering documents and queries. The semantic ambiguity can be alleviated by using a domain ontology. Also, if queries are expanded to incorporate the engineer’s personalized information needs, the accuracy of the search result would be improved. Therefore, we propose a framework to search engineering documents with less semantic ambiguity and more focus on each engineer’s personalized information needs. The framework includes four processes: (1) developing a domain ontology, (2) indexing engineering documents, (3) learning user profiles, and (4) performing personalized query expansion and retrieval. A domain ontology is developed based on product structure information and engineering documents. Using the domain ontology, terminologies in documents are disambiguated and indexed. Also, a user profile is generated from the domain ontology. By user profile learning, user’s interests are captured from the relevant documents. During a personalized query expansion process, the learned user profile is used to reflect user’s interests. Simultaneously, user’s searching intent, which is implicitly inferred from the user’s task context, is also considered. To retrieve relevant documents, an expanded query in which both user’s interests and intents are reflected is then matched against the document collection. The experimental results show that the proposed approach can substantially outperform both the keyword-based approach and the existing query expansion method in retrieving engineering documents. Reflecting a user’s information needs precisely has been identified to be the most important factor underlying this notable improvement. 相似文献
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User modeling is aimed at capturing the users’ interests in a working domain, which forms the basis of providing personalized information services. In this paper, we present an ontology based user model, called user ontology, for providing personalized information service in the Semantic Web. Different from the existing approaches that only use concepts and taxonomic relations for user modeling, the proposed user ontology model utilizes concepts, taxonomic relations, and non-taxonomic relations in a given domain ontology to capture the users’ interests. As a customized view of the domain ontology, a user ontology provides a richer and more precise representation of the user’s interests in the target domain. Specifically, we present a set of statistical methods to learn a user ontology from a given domain ontology and a spreading activation procedure for inferencing in the user ontology. The proposed user ontology model with the spreading activation based inferencing procedure has been incorporated into a semantic search engine, called OntoSearch, to provide personalized document retrieval services. The experimental results, based on the ACM digital library and the Google Directory, support the efficacy of the user ontology approach to providing personalized information services. 相似文献
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个性化检索中的用户ontology及其构建 总被引:1,自引:0,他引:1
为使用户能够从信息庞杂的网络中方便准确地找到自己所需的信息,在传统检索技术的基础上,结合ontology及个性化检索技术的研究,提出个性化检索中用户ontology的概念,讨论了基于行为的用户描述文件的建立,并制定了个性化检索中语义关系的提取规则。最后在此基础上给出了用户ontology的构建方法,并通过比较实验说明了用户ontology在个性化检索中的有效性。 相似文献
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传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。 相似文献
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用户特征的描述方式是实现个性化搜索算法的核心因素。针对传统的基于关键词向量空间模型的用户特征描述过于简单,不能全面描述用户兴趣的缺陷,将folksonomy的结构与本体概念的清晰语义相结合,提出一种多层用户特征描述方式。从用户兴趣主题、用户间关联两个不同角度,从用户生成的标签、标记的文档及主题等不同层次建立用户特征描述模型,并将其应用于个性化搜索过程的方式进行分析。同时对个性化搜索的结果评价方式、资源类型对用户特征及搜索结果的影响进行了讨论。在Delicious和Flickr两种不同类型数据集上的实验表明,所提出用户特征模型能够有效提高个性化搜索结果的性能。 相似文献
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现有成语检索系统多采用关键词匹配的检索模式。为了让用户能在仅知道要表达的意思的情况下能够检索到所需成语,提出基于语义的成语检索系统。研究了成语所蕴含的概念和其间的语义关系,构建出成语领域本体,并建造相应的检索系统。该系统首先对用户的查询请求进行语法分析和语义分析,然后对成语领域本体采用基于描述逻辑的推理机进行推理,从而检索出满足用户要求的成语集。 相似文献
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为了提高面向特定领域的语义搜索的准确性,在分析现有本体排序算法的基础上,对现有的中医药领域本体的重要性进行了评估。同时在计算检索关键词与结果的匹配度之后,给出综合评估后的排序结果。实验结果表明,该算法给出较合理的排序结果,能较好地满足用户的需求。 相似文献
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