基于知识聚合的数字图书馆信息智能检索模型  

Intelligent Information Retrieval Model of Digital Library Based on Knowledge Clustering Ensemble

作　　者：王敬东[1,2] 

机构地区：[1]中国科学院文献情报中心 [2]中国科学院大学

出　　处：《图书馆学研究》2014年第21期72-76,71,共6页Research on Library Science

摘　　要：针对数字图书馆检索系统在信息过载环境下,检索决策中存在的融合层次较低,不够智能等问题,结合知识聚合和知识聚类理论,设计了一种智能信息检索决策模型,并讨论了该模型的设计思想、运行机制以及智能检索的实现原理,为数字图书馆的智能化和个性化建设提供了有意义的参考。In viewing of information overload environment in digital library, traditional search engine for information retrieval has inherent insufficiency that there is a lower level of fusion decision-making process and decision-making are not smart enough,together with the knowledge clustering ensemble algorithm,this paper presets an intelligent information retrieval model,and discusses the mechanism of this model. The model provides a meaningful reference to the intelligent construction of digital library.

关 键 词：知识聚合 智能融合 决策信息 

分 类 号：G250.76[文化科学—图书馆学]