数字图书馆中基于本体的上下文感知选择性信息分发系统

机构知识库和数字图书馆的用户以其对某个或多个主题的非常具体的信息需求而闻名。刻画用户画像并向其提供新的文档和资源是当今图书馆面临的主要挑战之一。本文描述了一个选择性信息分发服务，该服务提出了一个基于本体的上下文感知系统，用于识别用户的上下文（研究主题、工作团队、兴趣领域）。该系统使图书馆员能够超越用户手动输入的信息（如机构、年龄和语言）来扩展用户画像。该系统需要一个上下文检索层来捕获用户信息和行为，以及一个推理引擎来支持从多个信息源（选定的文档和用户查询）进行上下文推理。