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1.
Li Shuqing 《情报学报》2012,31(4)
本体技术可以有效的解决各种异构信息的转换和集成问题,但是现阶段人们却缺乏有效的自动本体构建方法.本文根据现有的图情专业学术文献数据库,提出一种利用引文关键词共现技术的领域本体自动构建方法.该方法利用引文分析思想来计算文献的学术价值,并以此来计算文献和引用文献的词语共现对权重值,完成了本体结构中层次概念联系的表达和设计,同时还利用基于加权词语共现对序列相似度的算法实现了同义概念联系的抽取.最后,本文就相关实验及其结论做了详细的说明. 相似文献
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基于加权XML数据模型的个性化本体研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着近年来个性化服务技术的广泛应用和快速发展,个性化加权本体逐渐受到学者的广泛关注.虽然利用个性化加权本体可以更为有效和精确地表达用户兴趣模型,但是相关的设计实现方法仍需进一步研究.文章首先介绍加权XML数据模型的概念和相关特点,并利用"同构异值"的权值赋值策略设计了一种基于加权XML数据模型的个性化本体构造方法.然后从节点内容、层次结构和权值分配三个方面对其模式表达方法进行了详细介绍,其中重点介绍了权值分配策略及其原理.最后,给出了该种个性化加权本体的相似度比较算法,并对相关测试实验做了必要的说明. 相似文献
3.
用户建模已成为个性化信息服务的关键。对用户兴趣建模几种方法的优缺点进行分析对比,引进本体概念,介绍本体建模的优点、建模思路、建模流程,并利用用户兴趣树思想建立基于本体的用户个性化兴趣模型。 相似文献
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5.
个性化服务中用户兴趣建模与更新研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目的:为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解,实现个性化服务.方法:引入领域本体,对特征项语义进行扩展,构建电影领域本体.根据信息论思想,改进相似度的计算方法,构建基于本体的用户四元组多兴趣细粒度表示模型和相应更新机制.结果:随着用户欣赏同类电影的数量的不断增加,用户兴趣模型能进行累加学习,推荐的准确性不断提高.当用户的兴趣爱好发生转移时,用户兴趣模型能随着用户兴趣的转移合理地"遗忘"掉用户过去的爱好,而积累用户新近感兴趣的电影主题.结论:实验表明该用户兴趣模型能够准确及时地跟踪用户多种兴趣及其变化,保证用户模型的可靠性. 相似文献
6.
首先对个性化搜索进行了介绍，简要分析了个性化搜索引擎的框架模型及其各个部分的基本功能。着重介绍了用户兴趣模型的相关内容，并详细探讨了个性化搜索引擎中用户兴趣提取的概念和相关技术，最后强调了用户兴趣提取技术在个性化搜索中的重要性。 相似文献
7.
基于本体构建的协同推荐研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。 相似文献
8.
用户兴趣建模是个性化信息服务的基础和核心,它的主要构建环节包括了信息获取、模型表示、模型学习更新。通过对现有基于本体的用户兴趣建模思路分析,采用了叙词表改造本体的方法介绍用户兴趣模型的构建,构建过程中应用到了初始本体、领域本体、用户本体和参考本体。 相似文献
9.
本文首先提出了一种三词共现分析方法,介绍了它的基本结构和特点,并据此提出了三词有序共现对的概念,同时还说明了获取映入词和紧密环的方法.然后,文章重点阐述了如何利用该三词共现分析方法来识别学者主要的研究兴趣特征.在上述研究的基础上,文章随后介绍了一种个性化外文推荐服务的实现方法,对其中外文文献数据的收集处理、规范处理及其推荐策略都进行了详细说明.最后,文章对相关测试实验及其改进效果做了必要的说明. 相似文献
10.
基于共现分析的语义信息检索研究 总被引：1，自引：1，他引：0
提高信息检索系统的用户体验度可以从查询优化的算法和增强可视化展示的研究等方面入手。本文利用文献调研、共现分析和构建本体等方法,设计基于共现分析的语义信息检索和流程,并利用武汉大学图书馆的书目检索系统中"世界考古"类目的数据进行实验分析。经过文献调研发现,目前语义信息检索主要集中在基于本体的查询技术、语义标注问题和语义关系检索等方面的研究,语义信息检索目前只能做到表层相关的检索。构建的基于共现分析的语义信息检索模型包括规范器、分析器和本体构建器三个部分,其中分析器是本模型的核心。经过实验分析发现共现分析可以应用于语义信息检索,并比较得出基于共现分析的语义检索比传统检索更具人性化、引导性。 相似文献