【摘 要】
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用户层次的差异、类型的多样构成了对信息需求的多样化。面对Internet上数字化、多媒体的信息资源,与传统图书情报用户相比,人们发愁的不是找不到资源,而是找不到与他们个性
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用户层次的差异、类型的多样构成了对信息需求的多样化。面对Internet上数字化、多媒体的信息资源,与传统图书情报用户相比,人们发愁的不是找不到资源,而是找不到与他们个性需求最相适应、最优化的信息。而目前大多数的检索系统采用关键词输入方式进行检索,对所有的用户都是千篇一律的界面、检索方式和检索结果。用户无法准确地表述自己对特定领域内信息的兴趣和需求,即使是使用了先进的搜索技术,也不能在一个相对较短的列表中向用户提供精确的信息,实际上大多数情况下检索结果中的文档对用户而言有一半以上是不相关的。其中一个主要的原因就是:同一个关键词对不同的人、在不同的领域、不同的时间和地点都可能表达不同的意思,因此一个关键词是不能确切地反映一个用户对特定领域内信息的特定需求的。因此通用的信息检索需要与特定领域信息处理技术相结合。本文研究智能信息检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用。本体作为领域模型,提供了人们对领域概念和概念层次的共同理解,同时其应用也有效地降低了对自然语言理解技术的依赖。为了解决现有个性化信息服务的不足,本文在讨论各种现有个性化信息推荐方式的基础上,引入了本体,提出一种基于本体的个性化信息服务模式。一方面在用户建模时加入本体,使用户模型和信息内容的比较更方便快捷;另一方面在个性化信息推荐时使用本体,增加了语义信息,在一定程度上弥补了当前信息推荐技术的不足,提高了推荐信息的查全率和查准率。针对本文提出的个性化信息推荐方法,我们构建了计算机领域本体,并把它用于计算机领域期刊论文的检索,论文内容以XML格式存储,以充分利用XML的结构化和语义功能。实验结果表明,加入本体后的个性化信息服务系统有效地提高了个性化信息服务水平。
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