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以用户学习轨迹为导向的查询扩展方法探索与实践

一、引言

1.1研究背景与动因

在当今数字化信息爆炸的时代，互联网上的信息呈指数级增长。据统计，截至2024年，全球互联网上的网页数量已超过1000亿个，并且仍在以每天数百万个的速度递增。面对如此庞大的信息资源，用户如何快速、准确地获取自己所需的信息，成为了亟待解决的问题。

传统的信息检索系统主要依赖用户输入的关键词进行匹配检索。然而，这种方式存在诸多局限性。一方面，用户在表达自身信息需求时，往往难以用最精准的关键词来描述，导致检索结果与实际需求存在偏差。例如，当用户想要了解“人工智能在医疗领域的必威体育精装版应用”时，若仅输入“人工智能”或“医疗”等简单关键词，检索系统可能返回大量与用户需求不相关的信息，如人工智能在其他领域的应用或者医疗领域的其他一般性知识。另一方面，由于自然语言的多义性和模糊性，同一关键词可能具有多种不同的含义，检索系统难以准确理解用户的真实意图。比如“苹果”一词，既可以指水果，也可以指苹果公司，若用户查询“苹果的必威体育精装版产品”，检索系统如果不能准确判断用户所指的是苹果公司，就会返回错误的结果。

为了克服传统信息检索系统的这些缺陷，查询扩展技术应运而生。查询扩展旨在通过一定的方法和策略，对用户输入的初始查询进行补充和完善，使其能够更准确地表达用户的信息需求，从而提高检索结果的相关性和准确性。例如，对于上述“人工智能在医疗领域的必威体育精装版应用”的查询，查询扩展技术可以通过分析相关领域的文献、语料库等，为初始查询添加如“医学影像诊断”“疾病预测模型”“药物研发辅助”等相关词汇，使查询更加具体和准确，进而提高检索结果的质量。

在用户的学习过程中，其信息需求具有独特的特点和变化规律。学习是一个渐进的过程，用户在不同的学习阶段，对知识的理解和需求程度各不相同。在学习的初期，用户可能只是对某个领域有一个初步的兴趣，信息需求较为宽泛和基础；随着学习的深入，用户会逐渐关注到领域内的具体问题和细节，信息需求变得更加专业化和精细化。例如，一个学生在开始学习物理学时，可能只是想了解物理学的基本概念和主要分支；而在深入学习量子力学这一分支时，就会对量子纠缠、薛定谔方程等具体的理论和概念产生浓厚的兴趣和深入的探究需求。因此，面向用户学习过程的查询扩展，需要充分考虑到用户在不同学习阶段的特点和需求变化，提供更加个性化、精准的查询扩展服务，以满足用户在学习过程中的信息需求，促进学习效果的提升。

1.2研究目的与创新点

本研究旨在提出一种面向用户学习过程的查询扩展方法，以更精准地满足用户在学习进程中的信息需求。传统查询扩展方法往往忽略了用户学习过程中的动态变化和个性化特点，本研究将致力于打破这一局限，通过深入分析用户在学习过程中的行为数据、知识储备以及认知发展阶段，构建一种更加智能、个性化的查询扩展模型。

在研究过程中，将充分利用机器学习、自然语言处理等先进技术，挖掘用户学习行为与信息需求之间的潜在关联，实现对用户查询的深度理解和有效扩展。具体而言，本研究的创新点主要体现在以下几个方面：

基于用户学习行为分析的查询扩展：通过收集和分析用户在学习平台上的行为数据，如浏览记录、有哪些信誉好的足球投注网站历史、学习时长、答题情况等，深入了解用户的学习兴趣、学习进度以及知识掌握程度，以此为依据为用户提供更加贴合其学习需求的查询扩展建议。例如，对于一个正在学习编程语言Python的用户，系统可以根据其近期的学习行为，如频繁浏览关于函数定义和使用的文档，在用户查询“Python编程”时，自动扩展出“Python函数定义”“Python函数参数传递”等相关词汇，提高检索结果的相关性和针对性。

结合知识图谱的语义扩展：引入知识图谱技术，将用户查询与相关领域的知识体系进行关联，实现基于语义理解的查询扩展。知识图谱能够清晰地展示概念之间的层次关系、语义关联等信息，有助于系统更准确地把握用户查询的意图，从而提供更具深度和广度的扩展词汇。以历史学习为例，当用户查询“秦始皇”时，借助知识图谱，系统可以扩展出“秦朝统一六国”“秦始皇陵”“郡县制”等与秦始皇密切相关的历史事件、文化遗产和政治制度等概念，帮助用户更全面地了解相关知识。

考虑用户认知发展阶段的个性化扩展：充分认识到用户在不同认知发展阶段对知识的接受能力和需求差异，根据用户的学习阶段进行个性化的查询扩展。在学习的初级阶段，用户更需要基础概念和一般性知识的介绍，因此查询扩展应侧重于简单易懂的相关词汇；而在高级阶段，用户对专业知识和深入分析有更高的需求，查询扩展则应提供更具专业性和前沿性的词汇。例如，对于刚开始学习物理学的学生，查询“力学”时，扩展词汇可以是“力的基本概念”“牛顿运动定律简介”等；而对于物理学专业的高年级