基于语义网的个性化信息检索模型研究

发布时间：2021-03-17 22:53

　　本文提出了一个基于语义网的个性化信息检索模型以实现用户的个性化信息检索。文章论述了该模型的模块组成,并对模型的功能模块进行了分析。 

【文章来源】：现代情报. 2007,(12)北大核心

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

基于语义网的个性化信息检索模型

能有效地解决不同用户对相同提问信息的不同深度和广度要求,从而更加有效地获取用户的个性需求信息。用户建模示意图如图2所示。获取用户个性信息需求的方法主要有三种:一是由用户主动提供,通过用户主动填写其个人信息需求来获得;二是通过系统被动学习获得,即通过监视用户的信息检索与浏览过程来获得;三是通过从服务器端挖掘获得,即从服务器中分析获取。这三种方法结合起来成为构建用户模—166—2007年12月第12期December·2007No.12■工作研究

供下一步检索使用。处理过程如图3所示。抽词时使用抽词工具识别领域专有名词,并滤掉检索提问中没有实际意义的虚词和功能词。然后对抽词结果进行词性标注,并在此基础上进行问题的语法分析。通过概念识别,明确该问题所描述的概念的类型,如“北京市的面积是多少”这一问题,经过概念识别就能知道用户的需求是地点这个概念中的某个属性,因此在进行检索时就可图3　检索请求处理框架图以只分析那些属于地点概念的信息实体,减少信息检索的处理时间。问题识别是将用户的问题根据问题库划分到一个指定的类型中

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3087859