基于本体的个性化信息检索技术研究

针对传统的采用关键词的信息检索方式在个性化方面的不足,提出了一种根据领域本体的个性化信息检索模型.首先获取用户的特征信息,接着利用用户的特征信息构建基于本体的用户兴趣模型,在检索过程中通过领域本体概念和用户兴趣模型对检索请求进行分析并对其进行扩展,获得符合检索意图的结果,在此基础上按兴趣度大小处理后将最终个性化信息检索结果反馈给用户.通过搭建关于本体的个性化检索原型系统,仿真结果验证了改进模型的有效性.     

新的基于日志分析的用户个性化模型

作为个性化服务技术的核心,用户模型的质量关系到个性化服务的质量。目前的用户模型大多只考虑用户的显式信息或隐式信息,很少同时考虑两者,使得检索质量不如人意。提出了一种新的基于日志分析的用户个性化模型,结合了传统的显式建模和隐式建模的优点,把显式个性化信息和隐式个性化信息通过两层树状结构结合起来。模型同时考虑了用户历史信息的长短期划分,以及检索系统返回结果的顺序和用户对结果页面的点击顺序。实验结果表明,基于该用户模型的个性化检索效果与原有检索系统的检索效果相比有显著提高。     

交互式检索的用户模拟器研究综述

随着检索技术的发展,交互式检索在信息检索领域中变得尤为重要。交互式检索在传统检索模式下增加了捕捉用户细粒度行为的功能,以便通过用户模拟器提升检索引擎性能。基于规则的用户模拟器缺乏个性化用户特征,适应性较差。基于模型的用户模拟器能够学习到更多的用户个性化行为特征,可以有效提升交互式检索引擎的性能。阐述了用户模拟器与检索引擎的交互过程,对基于规则的用户模拟器和基于模型的用户模拟器的构建方法以及近年来用户模拟器的评价方法进行了归纳总结,并重点介绍了基于模型的用户模拟器。最后对比了面向交互式检索的用户模拟器和传统的用户模拟器的差异,并以交互式学位论文检索场景为例,通过此检索场景对用户模拟器的应用进行了展望。     

基于用户兴趣的个性化搜索引擎的设计

建立了个性化条件下的用户兴趣模型。该模型借助于对用户自身信息和其他用户访问信息的挖掘,得到用户兴趣向量,并以此对检索结果进行过滤,从而使用户得到的检索结果能够满足用户个人爱好。最后,本文应用该模型设计了一个个性化搜索引擎系统。     

个性化信息检索中的用户历史分析

个性化信息检索通过挖掘用户兴趣来准确理解用户信息需求,提供高质量的检索结果。然而,用户历史是否与用户信息需求有关系这一问题缺少明确回答。本文基于真实搜索日志对用户历史与用户信息需求的关系进行了分析。当前点击代表了用户信息需求。分析结果显示,用户历史中存在与用户信息需求有关的内容,证明挖掘用户历史可以提高个性化检索性能。     

基于IGA的用户Agent模型与设计

个性化信息检索与获取是目前理论与应用研究的一个热点.其解用户疲劳、加快算法的收敛.本文以图形检索为应用背景,提出了基于交互式遗传算法的用户Agent模型.该软件Agent针对现有研究的不足,将用户个性化信息获取与个性化检索集成在一起,两者相辅相成.在获取用户个性化信息时,我们设计了一种结合归纳和统计的用户情感计算机制,通过对前几代操作的结果进行归纳、计算,得到用户的特异性偏好;在利用用户情感偏好实现检索时,我们设计了利用个体偏好的引导进化方法来指导交互式遗传算法的选择、变异等操作.实验验证该模型在人脸图形检索中确实达到了体现用户个性化,有效缓解用户疲劳的目的.     

基于元搜索引擎的专业式智能网络信息检索系统

随着网络信息资源的迅速增加和实时更新，如何及时准确地获取自己所需的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。介绍了一种基于元搜索引擎的新型专业式智能网络信息检索系统。该系统建立专业词库和用户知识库，结合人工智能的Agent技术，能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习，以实现个性化的信息检索，既保证了查全率，又提高了检索结果的查准率。     

基于Internet的智能个性化检索

本文给出了Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理，采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式，通过K-modes算法聚类学习用户反馈信息，产生新的个性化模式，更精确地满足用户的个性化检索需求，降低了检索结果的重复率，在一定程度上提高了检索的精度和效率。     

用户兴趣模型在垂直搜索引擎检索模块中的应用

在Lucene的基础上设计了垂直搜索引擎模型的检索模块,以提高检索的质量,改变文档的排名,改善用户体验。该模型在检索模块中综合了四个方面来计算文档得分,即主题相关度得分、网页重要性得分、用户兴趣计算得分、关键词位置权值得分。为了让检索结果更能体现用户的实际需要,特别加重了用户兴趣部分的权重分值,并通过实验证明了改进的检索模块比传统的检索更有实际效果,增强了垂直搜索的个性化。     

基于人工标注的个性化检索系统评测的研究

个性化信息检索可以根据用户的检索兴趣返回个性化的检索结果。该文构建了个性化检索标注系统和个性化检索评测系统,生成个性化检索系统所需的语料集;并提出了以用户为中心的基于人工标注的个性化检索评价方法。个性化检索评测系统采用了NIST所建立的评价体系,根据用户的标注结果对个性化检索系统的性能进行自动评价,并给出量化、直观的性能指标。     

一种自适应语义Web检索方法

基于内容的语义Web检索只考虑内容本身,没有考虑用户的不同,不能准确反映用户需求。为此,提出一个自适应语义Web检索框架,对于Web中文文档,借助HowNet知识库给出一种本体学习方法,通过提取用户客观、显式和隐式信息建立用户信息库,并设计用户初始查询本体和个性化查询本体构建算法,从而实现用户的自适应检索。实验结果表明,该方法具有较高的检索效率。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

Learning and inferencing in user ontology for personalized Semantic Web search

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.     

基于领域本体的用户模型的研究*

目前大多数知识管理系统采用基于关键词或关键词向量空间模型表示用户的兴趣偏好。针对该方法不包含语义信息,很难准确表示用户感兴趣的信息,并且难于扩展,提出一种基于领域本体的用户模型。该模型利用用户访问量,采用改进的相似度算法,实现用户分类建立用户模型,体现用户个人偏好。最后将该模型应用于齐齐哈尔货车快速设计系统中,应用表明该模型能准确地反映用户兴趣,且提高了信息检索效率。     

个性化信息检索系统中用户兴趣模型的建立

个性化检索系统通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,从而实现对用户的个性化的信息推荐服务。而用户兴趣模型正是用户和兴趣的信息模型,用户兴趣模型直接影响到个性化的信息服务。     

基于加权本体的个性化语义搜索

为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性.     

基于本体的数字图书馆个性化用户模型表示

本文针对当前个性化服务中基于关键词的用户兴趣表示方法在语义上的不足,结合本体语义信息丰富的特点,提出了一种基于本体的用户模型表示方法。在数字图书馆领域内,介绍了本体形式化描述并构建了数字图书馆领域本体,给出了用户模型的表示方法。并以个性化信息检索为例,说明了利用用户兴趣本体表示中的同义,上下位等关系给用户提供服务的方法。实验表明基于本体的表示方法能够给用户提供更加个性化的信息。     

基于Ajax与向量空间模型的个性化搜索引擎

针对个性化搜索的三个关键问题：用户信息搜集,用户信息库的动态更新与个性化检索算法,探索性地提出了基于Ajax用户行为跟踪方案,以会话为单位动态更新用户行为信息库策略与加入用户文档的向量空间检索模型,在此基础上设计并实现了个性化搜索引擎实验系统。