本文關(guān)鍵詞：基于Agent的個性化信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《太原理工大學(xué)》 2007年

基于Agent的個性化信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究

宋國柱  

【摘要】： 隨著Internet的迅速發(fā)展，網(wǎng)上信息資源越來越豐富，網(wǎng)絡(luò)已成為用戶獲取信息的必要途徑和重要手段，而搜索引擎又成為用戶獲取信息資源的入口。但由于網(wǎng)絡(luò)資源信息具有無組織、異構(gòu)分布和動態(tài)變化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點及用戶檢索信息時的“信息過載”和“資源迷向”等問題，傳統(tǒng)的搜索引擎已無法滿足用戶的種種需求，，用戶期盼著一種具備智能性、個性化服務(wù)的搜索引擎出現(xiàn)。 本文在分析研究國內(nèi)外搜索引擎技術(shù)、個性化信息服務(wù)技術(shù)及現(xiàn)有搜索引擎不足的基礎(chǔ)上，結(jié)合人工智能技術(shù)的最新研究成果——Agent技術(shù)，提出了基于Agent的個性化信息服務(wù)的搜索引擎框架模型。在此模型框架中，采用用戶興趣模型庫和個性化知識庫，多Agent協(xié)作等人工智能技術(shù)使得搜索引擎比較好地實現(xiàn)了用戶個性化信息服務(wù)的特點，并以此框架為設(shè)計架構(gòu)，簡單地實現(xiàn)了使用Spider程序抓取網(wǎng)頁，并對在抓取網(wǎng)頁時使用的遞歸算法做了分析和限制。在個性化信息服務(wù)方面基于用戶興趣模型庫和個性化知識庫采用了“推”(Push)技術(shù)，用戶(注冊用戶和非注冊用戶)在使用搜索引擎時，推薦Agent將用戶的偏好(偏好從用戶興趣模型庫和個性化知識庫中獲取)主動“推”送給用戶。 主要研究工作和結(jié)果為：(1)在分析研究Agent技術(shù)和現(xiàn)有搜索引擎的技術(shù)、體系結(jié)構(gòu)、工作原理、搜索引擎的發(fā)展歷程、發(fā)展趨勢及應(yīng)用現(xiàn)狀等的基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有搜索引擎的個性化服務(wù)、智能性比較差的特點，基于中科院計算所史忠植教授提出的信息搜索引擎結(jié)構(gòu)，在查閱大量文獻的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一個基于Agent的個性化搜索引擎框架模型。該模型由多Agent組成，自頂向下分為三層：人機交互層、信息處理層和信息收集層，并對各層中的各Agent功能進行了闡述。(2)研究分析了搜索引擎技術(shù)中的中文分詞技術(shù)，并對正向最大分詞算法做了改進(我稱它為“正向動態(tài)最大匹配”算法)，提出了“動態(tài)最大匹配”的思想，以減少匹配時循環(huán)的次數(shù)。實驗結(jié)果表明，改進后的分詞速度相對于正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法的速度有明顯的提高。(3)在中文分詞的“歧義”處理方面，提出了“歧義包容”思想，即將某兩種分詞(如“正向最大匹配分詞”和“逆向最大匹配分詞”)的結(jié)果做個綜合，然后將這一綜合的結(jié)果交給搜索引擎。(4)設(shè)計了Spider收集網(wǎng)頁程序，Spider的核心是一個基于關(guān)鍵詞及多個關(guān)鍵詞對站點進行深度優(yōu)先搜索、對網(wǎng)頁進行廣度優(yōu)先搜索的一個遞歸過程。搜索結(jié)果以Java中的JTree結(jié)構(gòu)顯示。為了防止Spider在搜索過程中陷入死循環(huán)及內(nèi)存/堆棧的溢出，筆者采取了一些措施。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

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