Personalized Information Access Using Semantic Knowledge
Personalized Information Access Using Semantic Knowledge
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使用语义知识的个性化信息访问
DOI：
10.1007/978-3-319-14178-7_7
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Andreas Lommatzsch
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Till Plumbaum;Andreas Lommatzsch
处理Web上的大量信息，即所谓的信息过载问题，需要付出巨大的努力。一种减轻用户负担的方法是提供个性化的信息访问。适应用户偏好的系统称为自适应系统。基于包含关于用户偏好的细节的用户简档，系统使其内容或用户界面适应用户。在本章中，我们提出了一个个性化的新闻信息系统，为用户提供适合他们的需求的娱乐新闻。使用语义技术，学习用户偏好的时间减少到几个交互。我们详细介绍了该系统，并提出了一个评估显示的好处来与语义的方法。
Handling the amount of information on the Web, known as the information overload problem, requires tremendous effort. One approach that relieves the user from this burden is offering personalized information access. Systems that adopt to users’ preferences are called adaptive systems. Based on a user profile containing details about the users’ preferences, the system adapts its content or the user interface to the user. In this chapter, we present a personalized news information system, providing users with entertainment news tailored to their needs. Using semantic technologies, the time to learn user preferences is reduced to a few interactions. We present the system in detail, and present an evaluation showing the benefits coming with the semantic approach.
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