个性化信息检索是以用户为中心的信息检索技术,尝试综合获取和利用各种用户信息,提高信息检索系统的性能。个性化信息检索是当前学术界和产业界关注的前沿,本课题以此为契机展开了"下一代信息检索"的探索,主要研究了①以用户为中心的信息检索模型;②个性化用户信息挖掘包括个体用户的兴趣和检索偏好的获取和学习、群体用户的社会网络分析、整体的互联网搜索用户行为的深层挖掘;③用户信息的多源融合;④个性化信息检索的评价方法;⑤个性化信息检索的应用等。课题建立了个性化检索的系统模型,提出了包括基于用户需求分析的网页价值模型、用户长期兴趣建模与新兴趣发现、基于人物兴趣和社交关系的社会网络挖掘、用户检索行为的可靠性和个性化分析、多信息源信息融合方法以及个性化检索评测技术等一些列新模型、新方法,开发了个性化元搜索引擎系统以及个性化检索应用系统。上述科研成果共形成论文152篇,包括本领域高水平国际期刊5篇,国际顶级会议14篇(SIGIR5篇、WWW7篇、IJCAI1篇、ACL1篇),共计SCI收录6篇,EI收录112篇。出版专著、译著3部。共获得授权专利10项,待授权专利申请9项,软件著作权2项。
英文主题词information retrieval; personalization; user interest; evaluation