随着以信息化为核心的世界新军事变革不断深化,计算机网络、通信网络以及指挥专网等信息网络的融合趋势日渐明显,网络中的军事信息逐渐呈现出海量、动态、实时等特性,如何从海量数据中寻找有用的信息已成为当前军事信息利用的关键问题和瓶颈问题。从海量信息中提取并挖掘有意义的信息,提高网络信息利用的能力,实现军事信息的精准服务成为解决军事信息利用问题的必然途径。本文以军事信息利用为研究背景,以信息精准服务关键技术为研究内容,围绕海量军事信息利用中所面临的各种挑战以及学术界关注的信息利用中热点难点问题,展开了以下四个问题的研究:(1)军事信息特征捕获方法;(2)军事信息推荐方法;(3)用户关系分析和预测方法;(4)军事信息利用方式。通过四个问题的研究,旨在对当前工业界和学术界所共同关注的部分重点难点问题,如信息推荐的“冷启动”问题、数据冗余检测问题、用户关联关系分析问题以及流程预约问题等等,进行一定程度的探索,并提出有效的解决方案,从而为军事信息精准服务提供技术支持。首先,针对军事信息高维性和高复杂性的特点,本文提出了军事信息的特征捕获方法。信息的高维性不仅会极大增加信息利用的复杂度,还会严重影响到信息利用和精准服务的效果。本文明确了军事信息特征捕获的概念和内涵,系统阐述了军事信息特征捕获的流程;结合文本分析、图像分析、视频分析和音频分析等多种技术方法研究了不同承载格式的军事信息内容特征捕获方法;针对具体的任务需求,本文还针对军事信息任务类别进行了详细地分析,得出了不同任务条件下的信息需求特征;与此同时,为兼顾用户的静态和动态需求,本文还基于用户的背景信息分析和访问信息分析提出了用户需求信息的特征捕获方法;最后,通过计算信息特征向量与用户需求之间的相似度,综合运用上述方法实现了将合适的信息推荐给合适的用户。其次,针对信息推荐中的“冷启动”问题,数据冗余检测问题以及军事信息和用户偏好动态变化性强的特点,本文提出了军事信息的推荐方法,并分别从基于混合过滤算法和隐马尔科夫模型的信息推荐、基于时间动态性建模的信息推荐两个方面展开研究。随着网络技术和信息技术的飞速发展,海量的信息和资源成为摆在用户面前幸福又苦恼的问题:用户在具有充分信息选择便利的同时也面临着被海量信息淹没的可能。在基于混合过滤算法和隐马尔科夫模型的信息推荐研究内容中,详细分析了传统的基于内容过滤方法和协同过滤方法,提出了改进的混合推荐方法,该方法综合运用了基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法的优点,满足了信息推荐的可扩展和自动化程度高的要求;提出了新用户推荐方法,综合运用了受欢迎度和互信息熵理论,实现了新用户的偏好获取,较好地解决了信息推荐中存在的“冷启动”问题;提出了冗余信息消解方法,以隐马尔科夫模型的基本理论为实现的主要方法,综合分析了信息变化的规律,得出了冗余数据源的确定方法,较好地解决了信息冗余检测的问题。在基于时间动态性建模的信息推荐研究内容中,从用户潜在伙伴关系的判定出发,提出了用户兴趣相似簇的判定方法,综合利用了用户群组数量、用户群组规模、公共群组数等多类判定信息,较好地实现了用户潜在伙伴的判定;在此基础上,提出了用户行为的时间动态模型,建立了用户动态兴趣相似簇-用户-信息三者之间的关联关系;利用用户动态兴趣相似簇-用户-信息三者之间的关系构建了图像模型,运用了无偏随机行走策略对用户进行了精准推荐,实现了用户获得自己之前未知但却需要的信息,真实数据集的实验结果也验证了该方法能够有效捕捉用户兴趣的动态变化,并具有较高的信息推荐精准度。再次,针对目前信息推荐系统缺乏用户关联关系考虑的问题,本文提出了一种用户关系分析和预测的方法。进入Web2.0时代以来,各种类型的社会网络媒体为用户提供了充分交流和利用信息的媒介,用户的关联关系以及用户之间的社会行为成为了影响军事信息精准服务的重要因素。为此,本文从预测网络中用户的重要性和影响力出发,提出了基于中心度度量、Pagerank以及HITS算法的用户的重要性评估方法;针对当前大部分社会网络运营过程中仅提供用户邻居关系列表的前提,提出了基于节点间的拓扑关系对用户之间的关联关系存在性进行判定的方法,实现了用户之间的关系判定;鉴于用户之间可能存在多种关系类型,提出了用户关系类型的判别方法,实现了用户之间关系的更精准判断,并通过实验得出了用户关系预测所需要的关键特征。最后,针对当前大多数网络信息以Web服务形式发布的情况,本文提出了一种基于流程预约的军事信息利用方式。建立了流程预约的实现框架,研究了服务区别化、服务预约、流程预约和服务质量控制等四个方面的问题;该方法将候选服务的应用流程看做了一个整体,而不以单个服务的预约成功为目的,从而在整体上保证了整个流程应用的成功率;并通过抽象流程预约和具体流程预约两个环节,本文提出的流程预约方法能够获得比传统预约方法优越的服务组合结果;综合利用了服务之间的关联和合理的策略,确保了流程预约在服务资源充足和有限的情况下都能够保持较高的预约效率和较高的组合服务质量,提高了军事信息利用的灵活性和满意度。