基于用戶隱性知識挖掘的本體檢索系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著本體模型在語義網上的廣泛應用,越來越多的用戶獲取知識的途徑已經從傳統(tǒng)的信息檢索轉向本體知識檢索?；陉P鍵字的網絡檢索方法不能對本體中豐富的語義關系進行推理,沒有考慮用戶的背景知識所帶來的隱性需求,無法有效地利用Web上的本體資源。如何能夠在考慮本體中語義關系的基礎上結合用戶的隱性知識進行本體檢索和排序成為了目前研究的重點。
　　本文提出了一種基于用戶背景信息挖掘的本體檢索和排序算法,并實現(xiàn)了一個本體檢索排序的原型系統(tǒng)。首先,針

2、對用戶的社區(qū)(主題)歸屬問題建立數(shù)據模型,獲得增強型用戶事務數(shù)據庫,經過關聯(lián)規(guī)則挖掘獲得用戶的背景信息及其社區(qū)(主題)歸屬;其次,根據關聯(lián)規(guī)則挖掘出與用戶感興趣的社區(qū)(主題)相關的描述文檔,并利用關聯(lián)性反饋擴展原有的查詢,有效地將用戶背景知識與查詢相結合,使得系統(tǒng)可以識別用戶的隱性查詢需求;然后,利用模式匹配的方法將解析后的RDF三元組進行語義關系分類,并在三元組的基礎上進行推理,抽取出相關本體概念的邏輯視圖;最后提出Community