基于用戶認(rèn)知的XML分面搜索關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、近年來,隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)量和規(guī)模大幅度增加,各種各樣的搜索系統(tǒng)已經(jīng)成為人們查詢網(wǎng)絡(luò)信息的工具,例如Google、百度等。然而,當(dāng)有著不同查詢意圖的各類用戶輸入同樣的關(guān)鍵詞后,得到了相同的查詢結(jié)果,無法滿足各類用戶的需求。如何幫助不同用戶更有效地查找最相關(guān)的結(jié)果文檔已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的一個重要問題。
　　分面搜索是一種動態(tài)分類的信息搜索技術(shù),是對關(guān)鍵詞查詢的補充。在分面搜索系統(tǒng)中,大部分是顯示所有分面。當(dāng)文檔結(jié)構(gòu)有差異并且存在大量

2、分面時,系統(tǒng)不可能將所有分面顯示給用戶,如何將最有價值的分面推薦給用戶成為如今的熱點問題。目前的分面推薦方法主要是根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗選取,或者是僅根據(jù)統(tǒng)計學(xué)方法進行推薦。然而,這顯然不能滿足不同認(rèn)知水平用戶的查詢需要。了解不同用戶的認(rèn)知因素,與它們相結(jié)合,分面搜索可以將更有價值的分面推薦給用戶,使用戶更加容易的達到信息需求,改善用戶體驗。另外,還可以改善用戶的檢索界面,減少用戶的花費成本,提高檢索效率。
　　本文圍繞基于用戶認(rèn)知的

3、XML分面搜索關(guān)鍵技術(shù)進行研究,首先,對影響用戶搜索行為的認(rèn)知因素進行獲取與表示,建立用戶的認(rèn)知模型;其次,提出了基于用戶認(rèn)知的分面推薦方法,將用戶認(rèn)知模型中獲取的認(rèn)知因素與統(tǒng)計學(xué)分面推薦方法結(jié)合,然后進行分面推薦,并用XML電影數(shù)據(jù)集進行實驗。實驗結(jié)果表明,統(tǒng)計學(xué)方法和用戶認(rèn)知相融合可以有效地推薦最有導(dǎo)航能力的分面;最后,分析了場依存和場獨立認(rèn)知風(fēng)格的用戶在信息搜索時具有的不同特征以及XML元素的粒度大小與顯示的關(guān)系,給出了包含XML