SBIR Phase I: An Intelligent World-Wide Web Agent that Learns User Profiles to Find Relevant Information

SBIR 第一阶段:智能万维网代理,可学习用户配置文件以查找相关信息

基本信息

  • 批准号:
    9960113
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 10万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2000-01-01 至 2000-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This SBIR Phase I project from Unconventional Wisdom aims to build a recommendation system for the World Wide Web (WWW). Finding relevant information on the WWW is becoming increasingly difficult. Most current search engines produce too much irrelevant information because they search syntactically. This proposal shows how to produce more accurate and personally-relevant search recommendations through three key innovations: a method to learn and combine user information (e.g. demographics and ratings) with WWW source information (e.g. web page features); a method to leverage the power of human-categorized information sources on the WWW; and a method to learn mega-features, that is, large sets of homogeneous features through running a machine-learning algorithm over the sets. In Unconventional Wisdom's framework, people implicitly assign semantics to web pages by their pattern of usage and machines act as the transporters of those semantics to other users so that retrieval can be based on semantics implicit in the user's interests. This makes it possible to retrieve complex multimedia information based on the user's interests.Unconventional Wisdom proffers a technology addressing a significant opportunity in e-commerce. Since a web site can contain information such as text, audio, video or catalog items, the system envisioned by Unconventional Wisdom is flexible in its application to both the WWW and military or corporate Intranets. The area of research and development that this project treats has important implications for knowledge management in general, such as in developing packaged inference mechanisms to address information selection of many types and in systems to generate and support relationships among persons with related information requirements and values.
这个来自非常规智慧的SBIR第一阶段项目旨在为万维网(WWW)建立一个推荐系统。在WWW上查找相关信息变得越来越困难。大多数目前的搜索引擎产生太多无关的信息,因为它们是按句法搜索的。这份提案展示了如何通过三个关键创新来产生更准确和与个人相关的搜索推荐:一种学习用户信息(例如人口统计和评级)并将其与万维网来源信息(例如网页特征)相结合的方法;一种利用万维网上人类分类信息源的力量的方法;以及一种通过在集合上运行机器学习算法来学习大特征(即大集合的同类特征)的方法。在非传统智慧的框架中,人们根据他们的使用模式将语义隐含地分配给网页,而机器充当这些语义到其他用户的传输者,因此检索可以基于用户兴趣所隐含的语义。这使得根据用户的兴趣检索复杂的多媒体信息成为可能。非传统智慧提供了一种技术,解决了电子商务中的重大机遇。由于网站可以包含文本、音频、视频或目录项目等信息,非传统智慧公司设想的系统在应用于WWW和军事或公司内部网方面是灵活的。本项目涉及的研究和开发领域对一般知识管理具有重要影响,例如在开发成套推理机制以处理多种类型的信息选择方面,以及在系统中以产生和支持具有相关信息需求和价值的人之间的关系。

项目成果

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  • 资助金额:
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