面向综合集成研讨环境的个性化推荐技术研究

"人机结合、从定性到定量的综合集成研讨厅"是钱学森院士等人提出的处理"开放的复杂巨系统"及相关问题的方法论。在信息持续变化、流动的综合集成研讨环境中，传统的信息获取方式难以直接使用。针对这一问题，本课题提出了一种主动的个性化信息获取方法。该方法以前一自然科学基金项目研究的主动信息获取方法为基础，具有以下几个特点：1.可以在研讨进行过程中自动提取结构化的话题信息；2.可根据结构化的话题信息主动在Internet上进行检索；3. 可对话题进行跟踪，对于不同的话题给出不同的检索词，对于重复的话题，给出扩展的检索词；4.可根据用户的专业领域、历史研讨记录和当前发言对检索结果进行过滤，为用户提供个性化的信息；5.整个环节无需用户的直接参与，减轻用户的工作负担和时间压力。该项技术的研究与应用，对于在线促进用户的研讨，激活Internet上的关键信息，促近综合集成研讨过程中的人机结合具有重要价值和意义。

“人机结合、从定性到定量的综合集成研讨厅”是钱学森等人提出的处理“开放的复杂巨系统”的方法论。在信息持续变化、流动的综合集成研讨环境中，被动的信息获取方式难以直接使用。针对这一问题，本课题提出了一个面向个性化信息主动获框架的研究计划。为实现该框架，我们提出并实现了：1）基于LDA的层次结构领域词典构建方法；2）基于标签的研讨话题表示方法；3）基于子讨论结构的研讨文本建模方法；4）面向研讨环境的层次结构用户兴趣建模方法；5）面向综合集成研讨环境的主动信息获取系统设计，并使用大量实验验证了这些方法的有效性。这些成果在一定程度上消除了综合集成研讨环境中的信息获取障碍，对研讨厅体系的建设和优化具有重要帮助，有助于在综合集成研讨中分别发挥计算机、专家在信息处理方面的优势，促进二者优势互补、取长补短。同时，本课题所获得的研究成果具有一定的可推广性，可应用于网络用户建模、舆情分析、商品推荐等领域，为相关问题提供新的、有效的解决方法。