基于查询意图识别的自适应图书分面检索研究

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图书检索中,不同查询意图下用户对分面体系的需求也差异显著,为适应用户这一需求特点,需要进行自适应图书分面检索系统构建。文章提出了基于查询意图识别的自适应图书分面检索模型,为验证该模型的可行性和效果,以湖北工业大学图书馆的馆藏图书为例进行了原型系统实现。从与超星发现系统的对比看,原型系统能够更好地适应用户差异化的分面检索需求,帮助其提高决策效率和效果。 In the retrieval of books, users have different requirements for faceted systems under different inquiries. In order to meet the needs of users, it is necessary to construct a self-adaptive book-face retrieval system. In order to verify the feasibility and effectiveness of this model, this paper presents a prototype retrieval system based on the query of intent recognition. The prototype system is realized with the example of the library of Hubei University of Technology. Compared with the super-star discovery system, the prototype system can better meet the needs of differentiated users of the facet search to help them improve decision-making efficiency and effectiveness.
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