基于Ontology的语义检索研究

本文从语义检索和概念空间的内涵入手,分析了现有的两种概念空间形式,重点分析了基于Ontology的概念空间的构建方法、描述语言及其编辑工具Protégé.在此基础上,分析了基于Ontology的语义检索系统的构建步骤及其关键技术.最后利用Protégé实现了简单的语义检索.     

基于领域本体的细粒度用户兴趣建模研究

用户兴趣模型的建立和维护是个性化推荐服务系统研究和开发中的一个关键问题.细粒度兴趣通过在用户兴趣特征集中区分用户的不同兴趣主题类别来发现,是对粗粒度用户兴趣的进一步挖掘和划分.本文针对以往粗粒度用户兴趣建模存在的不足,对细粒度用户兴趣建模的概念和主要方法进行简介和评述.在此基础上,提出一种基于领域本体和近邻概念聚集的细粒度用户兴趣建模方法(FUPMo).该方法通过滑动窗口控制用户兴趣概念的计算规模,通过时间窗口和兴趣衰减函数反映用户兴趣的变化.基于军用飞机领域本体OntoAvion和小规模文档库进行的实验研究表明,该细粒度用户兴趣建模方法在应用上具备有效性.     

信息用户检索决策中的心智模型分析

心智模型是人类决策行为发生改变的心理依据,本文将心智模型引入到信息用户决策行为研究过程中.本文在阐述了信息用户决策特点的基础上,分析了心智模型构成以及对决策行为的作用机制,并通过简单单框检索到高级多框检索的决策行为调整实验设计,考察了心智模型对决策行为的影响效果,并进行了理论解释.实验结果表明用户学习使用一个新的检索方法,从根本上来说是因为检索结果的负反馈导致用户内部心智模型的改变,从而导致检索决策行为的调整.因此,如何刺激新手在较短的时间内对新方法的认知,是解决数据库检索资源,尤其是新推产品使用效果问题的关键环节.     

基于百科资源的多策略中文同义词自动抽取研究

采用实证的方法,以百度百科语料库为实验抽取对象,在对同义词自动抽取技术分析比较的基础上,提出了多策略的中文同义词抽取的思路.综合利用字面相似度方法、特征模式匹配方法和PageRank链接分析方法对中文百科语料库中的同义词进行自动获取,具有多领域适用性、获取同义词类型多样性等特点.实验结果表明,该方法具有可行性,并可应用于其它语种的同义词自动获取中.未来的研究应进一步实现模式的自动定义、完善抽词词典、有效排除噪音数据并构建能真实反映语义关系的词汇矩阵.图1.表6.参考文献13.     

知识组织系统的描述与评价浅析

知识组织系统是对传统情报检索语言及新型知识组织工具的统称。文章分析了知识组织系统产生的背景,归纳出网络环境中知识组织系统的主要特点,介绍了知识组织系统的元数据描述模型和术语描述模型,并分别从功能、内容和结构三方面提出知识组织系统的评价指标。     

电子商务网站分类符号理解的实验探索

电子商务网站想要吸引更多的用户,就必须让用户能顺利地在网上找到所需要的商品,而用户对网络界面符号体系的理解是其中重要的影响因素。运用相关理论对网络界面符号理解机制进行分析,在此基础上,针对电子商务网站分类体系,实验考察用户对需求概念表征的心智模型以及用户使用界面分类符号体系过程中认知语境的影响作用。     

基于内容的Web个性化推荐技术研究

提出Web个性化的概念,讨论基于内容的Web个性化信息发布技术的一般思想,重点探索对这种思想进行改进并应用于文本文档推荐的算法模型。     

图书影响力评价研究进展与展望

按照不同的数据来源,目前图书的影响力评价研究可以分为基于频次数据、基于内容数据以及基于多维度数据三种评价方法。基于频次数据的评价方法在数据来源及获取方面具有明显优势,评价结果更加直观,但是无法识别出购买动机差异、虚假引用等信息,难以判断图书内容涉及的深度与广度。基于内容数据的评价方法通过对内容数据的深入挖掘,能够识别出用户的意图、态度、需求,但数据获取与处理的难度较大。基于多维度数据的评价研究通过整合不同的资源,构建多维度的评价指标,从而获取综合的评价结果,但数据获取的难度大,构建科学合理的评价指标体系是难点。因此,在进行图书影响力评价时,需要充分考虑不同方法的优势与不足,依据不同的评价需求进行选择。     

垃圾商品评论信息的识别研究

从信息有用性的角度对垃圾商品评论信息进行分析,选择数码领域的相机评论作为研究对象,构建数据集,从评论、评论者和被评论的商品三个方面选择11个特征,使用支持向量机模型中4种常用的核函数进行垃圾商品评论的识别,对识别效果较好的RBF核函数中的参数C和γ进行优化,使得商品评论中的垃圾评论识别的准确率提高到78.16%,召回率提高到72.18%,并选取4种不同特征组合进行对比,证明评论、评论者和被评论的商品三大特征组合的效果最好,最后通过与Logistic回归模型的对比,验证SVM对垃圾评论的识别效果明显优于其他算法。