用戶知識模型的自動建立與演進技術(shù).pdf

1、為了解決搜索引擎查準(zhǔn)率的問題，個性化檢索技術(shù)已逐漸成為搜索引擎研究的熱點之一，以期能夠更有效、更準(zhǔn)確地找到用戶感興趣的內(nèi)容。 本文針對個性化信息檢索系統(tǒng)的核心問題---用戶模型開展研究。首先介紹了知識管理、搜索引擎和用戶模型及相關(guān)反饋的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，然后對信息檢索和用戶模型及相關(guān)反饋的理論和技術(shù)進行綜述，最后指出目前存在的主要問題。 本文通過對用戶興趣模型和領(lǐng)域知識模型的分析，提出用戶知識模型。該模型綜合考慮

2、了用戶知識、用戶興趣所包含的信息，將用戶模型作為知識組織與存儲與個性化信息檢索作為知識利用分離開來，并把相關(guān)反饋作為知識獲取的一種手段，其所包含的信息不僅比傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)所包含的資源信息更為豐富，而且包含的用戶信息更為豐富，并且能識別用戶新的知識和興趣，能為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的文檔。文章討論其定義、性質(zhì)、計算方法等建模理論，使用粗糙概念格表示用戶知識模型，給出建模和演進算法，完成用戶知識模型自動建立和演進。 本文最后討論在J2