主动信息获取方法提升综合集成研讨效率

本文档探讨了"面向综合集成研讨环境的主动信息获取方法"，针对综合集成研讨环境中存在的时间压力，传统的网络信息获取方式无法满足实时性和有效性需求。为此，研究者提出了一种创新的信息获取策略。该方法的核心在于结合领域词条和通用词条，通过实时分析发言文本中的语义内容，有效地识别出讨论的主题。一旦话题发生变化，系统能够自动捕捉并生成相应的检索词，输入到搜索引擎中进行深度查找。 这个主动信息获取过程不仅限于单个用户的查询，而是利用多用户之间的协作推荐机制，对搜索结果进行筛选和排序，确保用户接收到的是与当前讨论相关且重要的信息。这种方法的优势在于能够提供及时、准确且上下文相关的信息服务，帮助研讨会参与者高效地跟踪和理解讨论主题，减轻时间压力。 论文的作者团队包括三位专家：倪娜博士研究生，研究方向为智能系统和信息处理；刘凯硕士研究生，同样关注智能系统和信息处理；以及李耀东副研究员，他的研究专长涉及系统复杂性和智能信息处理。他们的合作体现了跨学科的研究视角，旨在解决实际应用中的信息获取难题。 论文的研究背景是基于国家“973”重点基础研究发展计划，发表于2010年，具有较高的学术价值。关键词包括“综合集成研讨环境”、“领域词典”、“话题提取”和“协作过滤”，这些都是深入理解论文核心内容的关键术语。该方法的提出对于改进综合集成研讨系统的用户体验和提高信息处理效率具有重要意义，也为后续的相关研究提供了新的思路和技术支持。