Приноси на дисертационния труд

7. Приноси на дисертационния труд

Разработена е архитектура на Функционален модул за адаптивно търсене в дигитална библиотека, като са представени главните компоненти на архитектурата. Представени са отделните модули и тяхната функционалност.

Създадена е Базова схема на адаптивна и персонализираща логика за реализиране на адаптивно търсене в дигитална библиотека, която проследява основните дейности, осъществявани от потребител и съответните отговори на системата.

Дефинирана е адаптивна логика, която се базира на извод в Бейсова мрежа. За изпълнението на тази логика е необходимо класифициране на конкретен потребител към набор от дефинирани стереотипи. Класифицирането се реализира въз основа на набор от потребителски характеристики, предоставени директно от потребителя при неговата регистрация в системата. Стереотипите, към които потребителят е класифициран получават доказателства истина в предложения Бейсов модел за адаптиране и персонализиране, създаден за извод над знанието за потребител. Бейсовият модел за адаптиране и персонализиране използва свойството на каноничното взаимодействие NoisyOR да разпространява вероятностите към свързаните възли. За дефиниране на представянето на потребител, представянето на стереотипите и стойностите на атрибутите за адаптиране на заявката е използвана онтологията на предметната област ТЕО. Същата онтология е използвана за дефиниране на част от метаданните, с които са анотирани ресурсите в дигиталната библиотека Share.TEC. Вследствие на изпълнение на адаптивната логика на Бейсов модел за адаптиране и персонализиране се идентифицират тези атрибути, които да се използват за адаптиране на заявктата. Изведените от Бейсов модел за адаптиране и персонализиране атрибути съставляват част от реализираните метаданни в дигиталната библиотека. Това гарантира, че разширената с атрибутите заявка ще върне смислени реулатати.

Идентифицирани са факторите, които оказват влияние на съвместимостта на предложения Функционален модул за адаптивно търсене в дигитална библиотека със съществуващите модули в дигиталната библиотека.

Научно-приложни приноси

Разработени са стереотипи (51 на брой, включително стереотип по подразбиране) за групово представяне на потребители, споделящи общ набор от характеристики.

Разработен е списък с нуждите, които потребителите от дадена стереотипна група могат да притежават.

Идентифицирани са атрибути от съществено значение, които да гарантират подбор на подходящо информационно съдържание според нуждите на потребител.

Стереотипите, нуждите и атрибутите са включени в Бейсов модел за адаптиране и персонализиране за извод над знанието за потребител.

Разработен е Бейсов модел, който представлява трислойна мрежа, в която дъгите са утежнени и се използва каноничното взаимодействие NoisyOR за намаляване на СВР таблиците. Представена е структурата на модела, състояща се от възлите и тяхната наредба в мрежата. Разработени са параметрите на Бейсовия модел, състоящи се от априорни вероятности за възлите от най-горния слой и условни вероятности за възлите от долните слоеве.

Предложен е подход са класифициране на потребител към стереотип на базата на Модела вектор-пространство, който е точен и доказано ефективен метод. За реализиране на този подход е разработено представяне на стереотипите като вектори, съставени от елементи на онтологията ТЕО в дигиталната библиотека.

Разработени са три функционални модули от представената архитектура: модул за представяне и управление на знанието за потребител, модул за изпълнение на адаптивна и персонализираща логика и модул за прилагане на адаптивност при търсене. Те осигуряват доставяне на адаптирано и персонализирано съдържание при търсене в дигитална библиотека. Реализираната адаптивност и персонализация се базира на предложените адаптивни стратегии и методи, както и на използването на онтология за представяне на знанието за потребител, за представяне на разработените стереотипи и за описание на използваните в библиотеката метаданни.

Предложен е подход за адаптивно търсене, базиран на метода разширяване на заявката, който използва реализираното в дигиталната библиотека разширено търсене и с това се предлага решение, което е оптимално, ефективно и съгласувано с функционалността на останалите модули в дигиталната библиотека.

Насоки за бъдещо развитие на системата

В бъдеще е възможно да се реализира разширяване на Бейсовия модел, посредством добавяне на нови възли, към всеки от слоевете, както и създаване на нови релации. Чрез добавянето на нови възли би било възможно моделирането на допълнителни вероятностни събития. Възможни са промени в числовите параметри на Модели, като задаване на други стойности на тежестите на дъгите между възлите, дефиниране на различни стойности на вероятностите и др.

Тези промени биха възникнали като резултат от наблюдаването на промени в потребителите и техното поведение в системата.

Друга насока за бъдещо развитие е свързана с модификация на теглата на елементите от векторите, така че те да отразяват релациите в онтологията ТЕО. Например, при липса на сходство между съответни елементи от векторите на потребител и стереотип, да се проверява за елементи от същия клас, съседен клас или суперклас, в който случай тези елементи да получават по-малка тежест. В настоящата реализация сме се спрели на подход, който е доказано ефективен, но не използва тези релациите в онтологията. Това е така, защото смятаме, че това би усложнило решението, а ползата от него не би била съществена.

В настоящата реализация, данните за конструиране на вектор на потребител се предоставят от самия потребител (директно). В бъдеще е възможно да се експериментира с данни, събрани от самата система (индиректно), като такива данни биха получавали по-малка тежест във вектора на потребителя, отколкото тези, които той сам е предоставил.

Бъдещото развитие на системата може да включва функционалност за препоръчване на съдържание на потребител, което е разгледано от други потребители, които са категоризирани към същия стереотип/и. Възможно е да се разшири функционалността на Системата за препоръчване, като се препоръчва не само потенциално релевантно съдържание, но и потенциало „подходящи за контакт“ потребители.