本文關(guān)鍵詞： 用戶語義本體 用戶日志 概念格 形式概念分析 WordNet　出處：《西華大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的信息資源已經(jīng)達到海量級別，并且正呈指數(shù)級形式增長,海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和用戶查詢詞簡短及語義模糊性等特點給現(xiàn)有搜索引擎的發(fā)展帶來了極大的挑戰(zhàn)。檢索系統(tǒng)如何能夠準確的理解用戶輸入查詢詞的信息需求，根據(jù)不同用戶返回不同的檢索結(jié)果，即根據(jù)不同的用戶提供個性化的服務(wù)，這是用戶越來越關(guān)心的問題。要為用戶提供個性化的服務(wù)，就必須挖掘用戶的相關(guān)領(lǐng)域知識背景，為搜索引擎提供一個面向用戶的知識模型，即用戶本體。一般情況下，搜索引擎搜集了大量的用戶搜索日志，這些數(shù)據(jù)記錄了用戶歷史查詢詞和對應(yīng)點擊網(wǎng)頁的信息，通過分析這些歷史數(shù)據(jù)，能夠挖掘出用戶的領(lǐng)域背景知識。本體（Ontology）作為語義網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，它通過提供一個領(lǐng)域的詞匯和形式概念，使得信息的共享和交互變得容易和簡單。 本文的主要工作如下： 首先，本文提出了一種新穎的用戶查詢詞語義相似度計算方法，采用AGNES(Agglomerative Nesting)層次聚類算法，將用戶查詢詞按用戶個性化興趣和知識背景進行主題分類。本文首先提出了基于用戶搜索日志的三種用戶查詢詞語義相似關(guān)系①基于用戶原始查詢詞本身的相似關(guān)系，②基于用戶擴展查詢詞的相似關(guān)系，③基于用戶點擊URLs的相似關(guān)系。通過分析這三種語義關(guān)系，將它們按照線性組合的方式組合，形成了一種新穎的計算用戶查詢詞語義相似度的方法。基于這種用戶查詢詞語義相似度函數(shù)，利用AGNES層次聚類算法，將用戶查詢詞根據(jù)用戶搜索日志中所反映的主題進行語義主題聚類，從而達到消除用戶查詢詞語義模糊性的目的。 其次，本文提出了一種利用用戶查詢詞語義主題聚類結(jié)果和WordNet通用本體建立一個用戶查詢詞興趣主題領(lǐng)域知識模型，即用戶語義本體（User Semantic Ontology）的方法。該方法過程如下①根據(jù)用戶查詢詞語義主題聚類結(jié)果，生成用戶原始查詢詞-用戶點擊文檔和擴展查詢詞-用戶點擊文檔之間的形式背景，②優(yōu)化擴展查詢詞-用戶點擊文檔之間的形式背景，合并原始查詢詞和優(yōu)化后的擴展查詢詞的形式背景，并構(gòu)建概念格，通過概念格-本體轉(zhuǎn)化的規(guī)則，將概念格轉(zhuǎn)換為初始本體，③利用WordNet優(yōu)化初始本體。該用戶本體表達了一個用戶的興趣偏好，然后將其應(yīng)用于主題搜索引擎，，進而可以把信息采集從基于關(guān)鍵詞的相關(guān)度匹配技術(shù)層面提高到基于語義層面的查找。 最后，利用VC++6.0開發(fā)應(yīng)用程序進行驗證。實驗表明，通過本文本體構(gòu)建方法，用戶查詢詞能更好的根據(jù)用戶興趣和知識背景來區(qū)分其真實語義，消除其語義模糊性。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of Internet information technology, the information resources on the Internet have reached a mass level, and are growing exponentially. The structural complexity of massive web page data and the short and semantic fuzziness of user query words bring great challenges to the development of existing search engines. How can the retrieval system accurately understand the information requirements of user input query words? According to different users return different retrieval results, that is, according to different users to provide personalized services, which is increasingly concerned by users. In order to provide personalized services for users, we must dig up the relevant domain knowledge background of users. In general, the search engine collects a large number of user search logs, which record the user history query words and the corresponding information of clicking on the web page, which provides a user-oriented knowledge model for the search engine. By analyzing these historical data, we can mine the domain background knowledge of the user. Ontology (Ontology) as the key technology of semantic Web, it makes the sharing and interaction of information easy and simple by providing the vocabulary and formal concept of a domain. The main work of this paper is as follows:. First of all, this paper proposes a novel method to calculate the semantic similarity of user query words, using AGNES(Agglomerative clustering hierarchical clustering algorithm. The user query words are classified according to the user's personalized interest and knowledge background. Firstly, three kinds of semantic similarity relation of user query words based on user search log are proposed. 1 based on the similarity of the original query words of the user, this paper proposes three kinds of semantic similarity relation of user query words based on user search log. Relationship 2 is based on the similarity relation of user extended query words. 3 based on the similarity relation of user clicking on URLs, this paper analyzes the three semantic relationships. A novel method of calculating the semantic similarity of user query words is formed by combining them according to linear combination. Based on this function of semantic similarity, AGNES hierarchical clustering algorithm is used. The user query words are clustered according to the topics reflected in the user search log, so as to eliminate the ambiguity of the meaning of the user query words. Secondly, this paper proposes a knowledge model of topic domain of user query word interest, which is based on the result of semantic clustering of user query words and WordNet general ontology. The process of this method is as follows: (1) clustering result according to the user query word meaning topic, Generate user original query words-user click document and extended query word-user click formal background between documents / optimize extended query word-user clicks on formal background between documents, The formal background of the original query words and the optimized extended query words is combined, and the concept lattice is constructed, which is transformed by the rules of concept lattice-ontology transformation. The concept lattice is transformed into the initial ontology 3, which uses WordNet to optimize the initial ontology. The user ontology expresses a user's interest preference and then applies it to the subject search engine. Furthermore, the information collection can be improved from keyword based correlation matching technology to semantic level based search. Finally, using VC 6.0 to develop the application program to verify. The experiment shows that the user query words can better distinguish their real semantics and eliminate their semantic fuzziness according to the user's interest and knowledge background through the method of ontology construction in this paper.
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1502644