个性化Web信息检索系统的研究与实现

论文摘要

Web信息检索是Web信息集成系统中不可或缺的一部分,其目的是从网络上的海量信息中,筛选出满足用户需求的信息。如何为用户提供高质量和高效率的个性化信息服务,已成为Web信息检索系统急需解决的问题。然而现有的个性化信息检索系统还存在以下不足:一是对用户兴趣的学习和表达的自动化程度不高,要求用户输入私人信息并需要用户提供大量的反馈信息,不能很好的适应用户需求的变化;二是缺乏对所检索的关键词在语义上的分析和处理,即存在“忠实表达”问题和“表达差异”问题。本文在研究个性化Web信息检索相关技术的基础上,针对现有的个性化信息检索系统存在的问题,提出了一种新的基于用户兴趣的个性化Web信息检索方法。采用自动隐式学习方式来建立和更新用户兴趣模型,检索系统在无需用户参与的情况下,可以准确获得用户的兴趣,并及时进行动态更新。同时,引入本体技术来解决语义上的问题,将现有的基于关键词层面的信息检索提高到基于知识或概念层面的信息检索。文中给出了个性化Web信息检索系统的体系结构,全面描述了个性化的处理过程,详细介绍了个性化Web信息检索系统的设计和实现,最后通过实验对查询结果的质量进行了评测,分析了用户的个性化信息对查询结果的影响。评测结果表明文中提出的个性化Web信息检索系统可以达到较高的检索质量,能更好地满足用户的需求,为其提供个性化服务。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 信息集成概述
• 1.1.2 Web 信息检索
• 1.2 Web 信息检索研究现状
• 1.2.1 Web 信息检索现状
• 1.2.2 个性化服务现状
• 1.3 论文的研究内容
• 1.4 论文的章节安排
• 第二章 个性化 Web 信息检索系统中关键技术的研究
• 2.1 信息检索技术
• 2.2 用户兴趣挖掘技术
• 2.3 Web 挖掘技术
• 2.3.1 Web 挖掘概述
• 2.3.2 Web 挖掘在信息检索领域的应用
• 2.4 本体技术
• 2.4.1 本体的概念
• 2.4.2 本体在信息检索领域的应用
• 2.5 信息过滤技术
• 2.5.1 基于网页链接的排序算法
• 2.5.2 基于主题相关度的排序算法
• 2.6 本章小结
• 第三章 个性化 Web 信息检索系统 PWIRS 的设计
• 3.1 设计思想
• 3.2 系统结构
• 3.2.1 用户界面
• 3.2.2 个性化处理
• 3.2.3 独立搜索引擎
• 3.3 用户兴趣模型
• 3.3.1 总体结构
• 3.3.2 Web 页面表示方法
• 3.3.3 建立与更新
• 3.3.4 存储方式
• 3.4 本体知识库
• 3.5 查询扩展机制
• 3.6 查询结果处理
• 3.7 本章小结
• 第四章 个性化 Web 信息检索系统 PWIRS 的实现
• 4.1 PWIRS 的实现环境
• 4.2 PWIRS 的实现技术
• 4.2.1 历史页面的获取
• 4.2.2 HTML 文件的解析
• 4.2.3 相似度的计算
• 4.2.4 用户兴趣生成
• 4.2.5 语义查询
• 4.2.6 搜索结果抽取
• 4.3 本章小结
• 第五章 实验与分析
• 5.1 系统性能评价指标
• 5.1.1 查全率和查准率
• 5.1.2 其它常用性能指标
• 5.2 系统评测方法
• 5.2.1 评测方法分类
• 5.2.2 评测方法设计
• 5.3 实验结果分析
• 5.3.1 实验准备
• 5.3.2 评测结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的科研成果