基于语义相似度的个性化信息检索方法

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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。
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