基于本體的個性化信息搜索的用戶模型研究.pdf

1、隨著Internet技術的發(fā)展，人類已經(jīng)步入信息時代。目前網(wǎng)上資源以指數(shù)速度增長，其信息量無論是數(shù)量上還是種類上都是人們所難以想象的。同時人們的信息需求也在不斷地增加，但要從這個信息海洋中準確方便迅速地找到并獲得自己所需的信息，卻比較困難，因而出現(xiàn)了所謂的“信息過載”和“信息迷向”問題。通用的搜索引擎并不能考慮到各個用戶的個性化因素。因此，如何了解用戶意圖，掌握用戶的個性化信息，提供個性化服務成了信息檢索領域中許多學者的研究熱點。

2、 在個性化信息服務中，用戶模型是個性化服務研究的關鍵技術。個性化信息服務首先需要建立用戶模型，才能提供針對不同用戶的個性化服務。傳統(tǒng)的用戶模型主要是根據(jù)用戶的信息需求，把用戶需求信息大體分為感興趣和不感興趣的，最終得到的人都是關鍵詞來表祉用戶興趣，沒有考慮詞與詞之間內在的聯(lián)系，不能從語義上對信息進行理解，沒有信息源本身的知識體系為構造用戶的興趣模型服務。 我們認為，個性化信息服務的用戶模犁研究在準確描述用戶興趣模型的同時，也能

3、有語義聯(lián)想能力，能根據(jù)顯式的信息語義挖掘出用戶的潛在興趣。 本體(Ontology)作為一種能在語義和知識層次上描述系統(tǒng)的概念建模工具，自被提出以來就引起了國內外研究人員的關注。研究結果表明，Ontology作為領域概念化模型。能夠明確地描述領域涉及的概念、概念的含義、概念之間的關系，為簡單的術語賦予明確的背景知識，利于知識的共享和重用，并具有語義擴展和推理功能。將本體引入到用戶模型領域，增強關鍵詞向量中關鍵詞之間的相關性，基于

4、ontology建立用戶的個性化模型，已成為個性化信息系統(tǒng)用戶建模的一個新的方向。 已有的基于本體的用戶模型改善了傳統(tǒng)用戶模型的語義信息不足的缺陷，但也存在一些問題：(1)領域本體的構建。如何構建領域本體，這是基于本體的用戶模型的基礎，傳統(tǒng)完全依賴用戶或領域專家人工構建本體的方法容易出現(xiàn)偏差及主觀主義和經(jīng)驗主義的缺陷；(2)用戶模型的更新?，F(xiàn)有的模型人都采用分析用戶的瀏覽或檢索過程，抽取認為用戶感興趣的關鍵詞對其分析，對初始用戶

5、模型進行增補，而沒有考慮這些新增信息之間的語義關系。 本文提出研究改進的基于領域本體的用戶模型OBUM，在引入本體到用戶模型中，同時考慮用文本挖掘技術建立領域本體，并通過本體學習來完成用戶模型的學習和更新。本文的研究工作主要包括了這樣幾個方面：第一，分析研究了傳統(tǒng)用戶模型和現(xiàn)有本體模犁的特點，提出了一種新的基于本體的用戶模型OBUM，設計并分析了其框架結構，對其進行了形式化研究。 第二，分別對OBUM模型的各個構成及構建

6、階段進行了研究。包括：①研究了如何有效地構建領域本體，提出采用文本挖掘技術，再借助于領域專家，實現(xiàn)領域本體DomO的半自動構建。使用文本挖掘工具和本體構建工具實現(xiàn)了領域本體DomO的構建。②對于OBUM模犁中的個性化本體的獲取進行了研究，提出通過對領域本體進行本體投影來獲取用戶的初始個性化本體，并給出了其算法描述。③針對OBUM用戶模型的學習更新，提出使用本體學習技術來實現(xiàn)。通過對用戶的檢索或瀏覽過程進行分析，構建參考本體，并將參考本體