检索结果-内蒙古大学图书馆

情报理论与实践 2009年第5期32卷 107-113页

作者：李树青南京财经大学信息工程学院江苏南京210046

个性化信息检索技术是现代信息检索技术的新发展形式,也是提高现有信息检索系统的检索质量,更好满足用户要求的必然举措。本文从用户模式表达方法、个性化结果获取方法和结果呈现方法3个角度,对个性化信息检索技术的发展现状进行全面的... 详细信息

个性化信息检索技术是现代信息检索技术的新发展形式,也是提高现有信息检索系统的检索质量,更好满足用户要求的必然举措。本文从用户模式表达方法、个性化结果获取方法和结果呈现方法3个角度,对个性化信息检索技术的发展现状进行全面的分析,说明了现代个性化信息检索技术的特点,并指出未来个性化信息检索技术需要进一步解决的问题。

关键词：个性化信息检索用户模式信息推荐

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个性化信息检索中用户兴趣建模与更新研究

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计算机应用与软件 2014年第3期31卷 7-10页

作者：史宝明贺元香张永兰州文理学院电子与信息学院甘肃兰州730000 兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

个性化信息检索系统的实时性关键在于如何动态更新用户兴趣模型。针对原有方法的不足,改进用户兴趣模型的描述与更新方式。首先根据网页文档的特征改进TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法,以此作为用户兴趣特征词... 详细信息

个性化信息检索系统的实时性关键在于如何动态更新用户兴趣模型。针对原有方法的不足,改进用户兴趣模型的描述与更新方式。首先根据网页文档的特征改进TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法,以此作为用户兴趣特征词的权重,同时通过引入领域本体,将用户兴趣特征项进行语义扩展,并根据用户浏览行为,改进其用户兴趣主题计算方式,并在此基础上提出用户兴趣模型的更新与遗忘机制。实验对比结果表明,该方法能够捕捉用户兴趣的变化,进一步提高个性化信息检索的准确度与用户满意度。

关键词：个性化信息检索本体 TF—IDF用户兴趣模型

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个性化信息检索中用户偏好分析技术研究

个性化信息检索中用户偏好分析技术研究

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作者：康杨杨苏州大学

学位级别：硕士

个性化信息检索中用户偏好分析是信息检索领域的重要问题，其核心任务是在给定查询的基础上，通过分析用户的行为特征来挖掘用户的偏好，以获取符合用户查询倾向和符合客观规律的信息。本文针对这一任务开展了深入研究工作，论文的主要... 详细信息

个性化信息检索中用户偏好分析是信息检索领域的重要问题，其核心任务是在给定查询的基础上，通过分析用户的行为特征来挖掘用户的偏好，以获取符合用户查询倾向和符合客观规律的信息。本文针对这一任务开展了深入研究工作，论文的主要研究内容归纳为以下三个方面。第一，基于查询划分的信息检索目标分析研究。通过分析查询，挖掘用户的查询意图。本文根据查询的内部结构和语言现象，提出一种新的查询目标识别方法。首先，将查询划分为查询对象和查询意图；其次，对用户的查询意图进行聚类并构成查询意图集合；再次，结合查询对象和查询意图集合来表征用户的查询目标；最后，根据自动估计的查询目标，推荐相应的查询词。这一方法侧重研究和提升查询自动构建的质量，从而借助优化查询源端的语言描述，改进查询质量。第二，基于鼠标滑动行为的用户满意度研究。通过分析用户检索过程中的行为特征，提出一种基于鼠标滑动行为能量消耗的满意度计算方法。首先，分析用户检索过程中的行为特征与用户满意度之间的关联；其次，建立模拟用户行为的量化模型，计算用户鼠标滑动过程中消耗的能量；最后，基于能量消耗推断用户检索过程中的满意度，达到量化满意度并且判断满意度强弱的目的。这一方法侧重研究用户满意度的度量方法，借以优化信息检索系统的反馈质量。第三，基于正确性的最优检索结果发现与论证研究。本文基于Google搜索引擎设计实验平台，基于量化数据验证以下观点：最佳的检索结果应为本源正确的信息。信息的本源正确性是信息自身固有的客观属性，不由用户和任何外界因素左右。在此基础上，提出一种基于正确性的信息检索评测标准，并利用这一标准校验现有基于用户行为的检索系统重排序算法性能。这一工作侧重研究检索过程中正确的检索结果对用户认知的影响（实验表明正确检索结果对用户认知的正面影响较大），从而帮助改进检索系统的排序策略。综上所述，本文针对个性化信息检索中用户偏好分析任务，从三个方面开展了相关工作，旨在提供一种高质量的信息检索反馈标准，返回更加符合用户偏好、用户认知的检索结果。

关键词：个性化信息检索用户偏好查询划分鼠标滑动满意度正确性

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基于任务的个性化信息检索用户模型

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情报理论与实践 2015年第5期38卷 60-65页

作者：李月琳张佳南开大学商学院信息资源管理系天津300071

文章在综述用户模型的获取、组成、构建3个方面研究的基础上,以用户的任务为出发点,构建基于任务的用户模型,并阐明该用户模型的构成。文章指出未来需解决的关键问题,以更好地支持个性化信息检索的实现。

关键词：个性化信息检索用户模型用户任务

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基于MAS的个性化信息检索系统

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计算机应用研究 2005年第3期22卷 76-79页

作者：侯薇董红斌哈尔滨师范大学计算机系黑龙江哈尔滨150080

介绍了信息Agent进行个性化信息检索的基本技术及发展趋势;给出了MAS体系结构并分析了它的优点;描述了如何在Multi Agent系统Calvin中实现个性化信息检索。

关键词：信息Agent MAS 个性化信息检索

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面向用户的个性化信息检索

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图书馆理论与实践 2006年第6期 41-43页

作者：余肖生张芳芳武汉大学信息管理学院武汉430072

提出了面向用户的个性化信息检索系统模型,并分析其工作原理,最后通过实例分析证明此系统模型相比其它系统而言确实有利于提高查准率和查全率。

关键词：个性化信息检索用户必趣模型 Ontology

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一个面向Internet的个性化信息检索系统模型

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电子学报 2002年第2期30卷 240-244页

作者：韩立新陈贵海谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

随着Internet上的信息量急剧增加 ,如何使用户获得有用的信息已成为信息检索系统急需解决的问题 .文中提出了一个个性化信息检索系统模型 (Parch) .该模型结合用户访问模式和类层次结构来检索用户需要的信息 .文中还提出了多个算法 ,这... 详细信息

随着Internet上的信息量急剧增加 ,如何使用户获得有用的信息已成为信息检索系统急需解决的问题 .文中提出了一个个性化信息检索系统模型 (Parch) .该模型结合用户访问模式和类层次结构来检索用户需要的信息 .文中还提出了多个算法 ,这些算法综合运用数据挖掘、情报检索和机器学习等技术 ,较好地解决了在生成用户访问模式时人工干预较多、自适应性较差。

关键词：个性化信息检索系统模型用户访问模式因特网计算机网络

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数字图书馆个性化信息检索模型研究

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现代图书情报技术 2006年第3期 15-19页

作者：许春漫福建师范大学社会历史学院信息管理系福州350007

结合向量空间技术、Agent技术、Web日志挖掘等技术提出了一个基于概念的数字图书馆个性化信息检索模型。该模型根据用户主动提供的初始信息建立基于概念的用户兴趣模型,利用用户对文档的主动评价和用户的访问行为更新用户兴趣模型,并将... 详细信息

结合向量空间技术、Agent技术、Web日志挖掘等技术提出了一个基于概念的数字图书馆个性化信息检索模型。该模型根据用户主动提供的初始信息建立基于概念的用户兴趣模型,利用用户对文档的主动评价和用户的访问行为更新用户兴趣模型,并将用户兴趣模型用于检索结果的相关度排序和最新信息的推荐以及合作推荐。最后给出系统的实现方法。

关键词：数字图书馆个性化信息检索用户兴趣模型

来源：评论

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数字图书馆的个性化信息检索研究

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情报杂志 2006年第1期25卷 121-122,125页

作者：楼靖华浙江万里学院宁波315100

试图参考、借鉴国外先进的设计经验,并结合国内具体情况,将分布式智能体Agent技术、信息过滤技术、信息推送技术等应用于数字图书馆,并结合用户模型建立数字图书馆个性化信息检索模型。

关键词：数字图书馆个性化信息检索检索模型

来源：评论

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基于用户搜索历史的个性化信息检索研究

基于用户搜索历史的个性化信息检索研究

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作者：王晓春哈尔滨工业大学

学位级别：博士

个性化信息检索针对用户个人兴趣偏好优化文档排序,被认为是现有搜索引擎改善用户检索体验的一种有效途径。个性化信息检索以用户为中心提供有针对性的检索结果,因此不仅考虑查询和文档的匹配度,还考虑文档和用户兴趣偏好的匹配度。用... 详细信息

个性化信息检索针对用户个人兴趣偏好优化文档排序,被认为是现有搜索引擎改善用户检索体验的一种有效途径。个性化信息检索以用户为中心提供有针对性的检索结果,因此不仅考虑查询和文档的匹配度,还考虑文档和用户兴趣偏好的匹配度。用户历史包含用户丰富的信息,是获取用户兴趣偏好的最佳途径,成为个性化信息检索研究的焦点。为了探索不同的用户历史在检索中的作用,本文量化分析了用户历史与检索结果的相关性,探讨了如何利用短期历史、长期历史、以及综合利用二者以提高个性化检索性能的方法。1)针对用户历史与检索结果的关系,量化分析了用户长短期历史与用户查询和点击的相关性。本文采用向量空间模型框架,从以下四个方面分析了用户长短期历史与查询和点击的关系:相关比例、相关程度、是否存在线性关系和具体内容上的差异。分析发现79.55%的查询可以从用户历史中获取相关信息,其中短期历史覆盖的比例较大(71.23%),相关程度也较高;而针对同一个查询,不同的用户历史所提供的相关信息不尽相同,彼此的结合有可能进一步提高检索性能。2)针对如何合理利用短期历史的问题,提出了一种短期历史权重自适应的个性化检索方法。为了合理分配短期历史权重,本文以短期历史和当前查询的相关强度为核心依据,以当前查询、短期历史查询、短期历史点击三个维度上的用户行为特征为线索,建立了SVM回归模型对短期历史的权重进行预测。实验表明,该方法能够根据具体的检索环境为每个查询的短期历史动态分配权重,有效提升了个性化检索性能。3)针对如何有效利用长期历史的问题,本文引入增量层次聚类算法对长期兴趣建模,并在此基础上建立新的查询模型。长期历史内容丰富但主题相对分散,并随着用户的使用不断积累更新,因此长期历史中包含很多与当前查询无关的内容。针对该问题,本文采用增量层次聚类算法渐进地构建用户长期兴趣树,并使用对当前检索有最大帮助的兴趣簇估计长期兴趣模型,从而对用户查询进行有益补充。实验证明,基于长期历史增量层次聚类的个性化检索方法显著优于现有基于长期历史的检索方法,在一定程度上解决了具有多样性和动态性的长期历史的利用问题,改善了个性化检索性能。4)在上述研究的基础上,设计了一种基于用户长短期历史融合的个性化检索框架。用户长短期历史对检索结果的作用不同,本文的模型将二者的不同作用综合作用于查询和文档,一方面根据长短期历史更准确地估计用户查询,另一方面考虑了文档相对于用户的重要性差异。实验中全面比较了不同用户历史的各种组合,结果表明长短期历史融合作用于查询的效果优于只使用一种历史的情况,而同时作用于查询和文档可以获得最佳的检索性能。

关键词：个性化信息检索用户历史查询模型增量层次聚类长短期历史融合

来源：评论

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