数字图书馆中个性化信息检索研究(2)
2013-08-13 01:11
导读：(1)用户描述兴趣和提出检索请求，在用户接口部分用户Agent接受该请求，调用用户信息数据库中的用户个性化信息，通过推理产生精化的个性化检索模式。
(1)用户描述兴趣和提出检索请求，在用户接口部分用户Agent接受该请求，调用用户信息数据库中的用户个性化信息，通过推理产生精化的个性化检索模式。
(2)启动信息检索模块，调用元搜索引擎去检索与用户兴趣最为相关的信息，同时通过情景关注Agent对信息动态变化予以关注。并且进一步通过基于多Agent协同合作的检索器进行提取和分解有用信息。
(3)结合搜索引擎调度机制及用户个性化信息推送Agent，根据查询请求及对用户需求分析，进行搜索，并将信息搜索Agent搜集来的信息装入数据库，自动分类，搜索工作是时时进行的。
(4)系统将用户需要的信息通过个性化信息推送Agent、信息过滤Agent、信息挖掘Agent等多个Agent间的协作处理后提供给用户，还可以向用户推荐最新的和其他兴趣相似的用户感兴趣的信息，同时更新通用兴趣主题库。
(5)通过相关问题反馈和聚类处理模块，将用户评价记录到相应的知识库中。同时更新用户兴趣档案。
(6)收集从各个选中的搜索引擎所返回的结果，消除无效的链接页面，去除重复、多余的信息，按照相关性进行排序。
(7)根据用户要求，把这些信息依照相关性从高到低的顺序按照统一的格式返回给用户。
(8)用户通过浏览返回的结果确认是否为感兴趣的信息，并将反馈结果交给用户信息数据库进行聚类，精化用户信息数据库信息。
4、结 语
数字图书馆个性化信息检索是对数字图书馆实现“以用户为中心”的信息服务模式的有益尝试。数字图书馆的个性化信息检索的实现是一项十分复杂的工作。他依赖与很多技术的发展。目前虽然取得了一些进展但尚存在需要完善和改进的地方。因此，我们应该将更多科研成果应用与其中，加强对模型的研发，以推出效率更高的检索模型。
