[论文解读] An Ontology-based Context Aware System for Selective Dissemination of Information in a Digital Library

Marisa Raquel De Giusti, Gonzalo Luján Villarreal+2 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2010

Context-Aware Activity Recognition Systems参考文献 7被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于本体的上下文感知系统，用于数字图书馆中的选择性信息传播（SDI），通过从用户行为和文档交互中推断上下文，超越手动输入的数据来增强用户画像。该系统使用上下文检索层和推理引擎，基于研究主题、工作团队和兴趣动态更新用户画像，通过异构数据源的语义推理提升个性化信息传递。

ABSTRACT

Users of Institutional Repositories and Digital Libraries are known by their needs for very specific information about one or more subjects. To characterize users profiles and offer them new documents and resources is one of the main challenges of today's libraries. In this paper, a Selective Dissemination of Information service is described, which proposes an Ontology-based Context Aware system for identifying user's context (research subjects, work team, areas of interest). This system enables librarians to broaden users profiles beyond the information that users have introduced by hand (such as institution, age and language). The system requires a context retrieval layer to capture user information and behavior, and an inference engine to support context inference from many information sources (selected documents and users' queries).

研究动机与目标

• 解决在数字图书馆中创建准确、动态用户画像的挑战，超越静态用户提供的元数据（如机构、年龄和语言）。
• 通过捕获和推理上下文用户数据（包括研究主题和协作工作模式），改进选择性信息传播（SDI）。
• 开发一种系统，通过语义技术自动从文档交互和查询中推断用户上下文。
• 支持图书馆员利用使用模式和文档内容推导出的隐式上下文信息，丰富用户画像。
• 通过上下文感知推理，实现机构存储库和数字图书馆中更准确、个性化的信息传递。

提出的方法

• 该系统使用本体来建模用户画像、研究主题、工作团队和兴趣领域，提供共享的语义框架。
• 一个上下文检索层收集显式和隐式用户数据，包括查询、文档访问模式以及所选文档的元数据。
• 推理引擎使用语义推理处理收集的数据，推断用户上下文，如当前研究重点或团队隶属关系。
• 该系统将多种信息源——用户查询、文档内容和用户交互——整合到统一的上下文模型中。
• 基于本体的推理支持根据行为演变和新文档访问动态更新用户画像。
• 该架构支持可扩展性，允许集成新数据源并优化上下文推理规则。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在数字图书馆中超越手动提供的用户画像信息，推断用户上下文？
• RQ2 本体建模在实现准确且可扩展的上下文感知信息传播中发挥什么作用？
• RQ3 结合用户查询和文档交互，多大程度上能有效推断研究兴趣和协作隶属关系？
• RQ4 上下文感知画像对选择性信息传播的相关性和精确性有何影响？
• RQ5 对异构数据源进行语义推理能否提升数字图书馆服务的个性化水平？

主要发现

• 该系统通过分析查询和文档访问模式，成功推断出用户上下文，如研究主题和工作团队隶属关系。
• 用户画像超越静态元数据得到丰富，实现了更准确、动态的信息传递个性化。
• 基于本体的方法支持用户上下文和信息资源的可扩展、可扩展建模。
• 上下文检索层与推理引擎的集成，实现了基于行为数据的用户画像实时更新。
• 该系统在通过语义推理提升SDI服务方面展示了可行性，但提供的文本中未报告定量评估指标（如精确率、召回率）。
• 该方法支持图书馆员基于推断的上下文主动识别并响应用户的资讯需求。