基于智能Agent的Web個性化信息檢索系統(tǒng).pdf

1、面對Internet上的信息海洋，人們利用搜索引擎往往難以找到自己真正所需的信息和知識。web信息挖掘技術可以有效地解決如何在異質、分布的Web上快速、有效地發(fā)現(xiàn)資源和知識，可以彌補搜索引擎的不足。 本文的研究目標是幫助用戶在網(wǎng)上進行個性化信息的搜集和挖掘。本文針對當前搜索引擎輸出結果太多不能準確表達用戶需求的問題，在對Internet信息檢索的發(fā)展歷史和現(xiàn)存的問題進行分析，以及在研究web信息挖掘技術和智能Agent技術的基礎

2、上，提出了一種基于智能Agent的web個性化信息檢索系統(tǒng)，并分析了在web信息服務領域引入智能Agent技術實現(xiàn)web個性化信息服務的理論可行性、優(yōu)越性，著重對其總體思路作了論述，對其系統(tǒng)設計與建模作了初步探索。圍繞該模型的構建和軟件實現(xiàn)，本文的主要工作和創(chuàng)新有： 首先，所提出的模型系統(tǒng)采用多Agent體系結構，面向特定的用戶。在該系統(tǒng)模型中同時表達了文檔和用戶兩種信息描述模型。文檔是信息處理的對象，文檔模型的建立是特征提取、

3、文檔過濾等智能信息處理的基礎；用戶模型則體現(xiàn)用戶的興趣和意圖，用于用戶興趣的表達和挖掘。 其次，在信息檢索Agent中，研究了文本特征選取和特征匹配問題。系統(tǒng)由檢索Agent根據(jù)用戶模型在工nternet上搜集文檔和信息。分析、過濾Agent對所搜集到的網(wǎng)頁進行分析，抽取文檔特征，形成文檔的結構化表示。另外，系統(tǒng)還可以按照用戶的要求，對其感興趣的部分站點，按照用戶設定的檢索周期，自主地從www上檢索信息，把符合用戶興趣的最新

4、信息按照用戶預定的方式及時提交給用戶。通過系統(tǒng)的主動信息服務功能減少用戶檢索次數(shù)，是提高檢索效率的一個較好的解決方法。 再次，研究了學習Agent自適應地調整用戶模型。學習Agent的學習過程，既是用戶相關性反饋過程，也是用戶興趣挖掘過程。系統(tǒng)通過記錄用戶瀏覽行為、獲取用戶對文檔的反饋，以及從網(wǎng)上搜集到的文檔作為學習的“原始強化信號”，從而實現(xiàn)自適應調整用戶模型。 最后，構建了一個基于智能Agent的Web個性化信