發(fā)布時間：2016-08-05 05:05

  本文關(guān)鍵詞：基于Agent的元搜索引擎的研究與設(shè)計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東華大學(xué)》 2012年

基于Agent元搜索引擎的個性化研究

劉慧  

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展和普及,人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載的時代,傳統(tǒng)搜索引擎已經(jīng)越來越不能滿足用戶對于個性化數(shù)據(jù)的需求,因此,個性化推薦作為一種有效的解決途徑,受到社會各界的廣泛關(guān)注。本文主要研究個性化推薦系統(tǒng)的工作原理,并且結(jié)合元搜索引擎以及人工智能領(lǐng)域的Agent技術(shù),設(shè)計一種基于Agent和元搜索引擎技術(shù)的個性化推薦系統(tǒng)框架,探討如何利用用戶有意識和無意識反應(yīng)出來的偏好信息,更好地為個性化推薦系統(tǒng)服務(wù)。 通過分析目前廣泛采用的顯式和隱式反饋獲取方式的優(yōu)缺點,提出一種混合用戶偏好獲取模式,對隱式偏好進(jìn)行了評分轉(zhuǎn)換。采用了改進(jìn)的基于向量空間的用戶興趣模型的表示方法,增加長期、短期興趣的標(biāo)識和更新時間。對利用TF/IDF計算關(guān)鍵詞權(quán)重的方法,增加基于隱式反饋行為的興趣等級參數(shù),有效地表示用戶的興趣。 在個性化的推薦系統(tǒng)中采用基于項的系統(tǒng)過濾推薦算法。由于該算法具有很好的擴(kuò)展性,結(jié)合混合用戶偏好獲取,對用戶訪問但未評分的物品喜好程度進(jìn)行量化,補(bǔ)齊用戶評價矩陣,更好地提高了推薦的效果。 設(shè)計了一種基于Agent元搜索引擎的個性化推薦系統(tǒng)的框架,包含人機(jī)交互、用戶興趣學(xué)習(xí)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理、信息搜索、多Agent協(xié)同等功能。各個模塊直接緊密協(xié)作,有效的將Agent、元搜索引擎、用戶興趣模型等聯(lián)系在一起,從而更好地根據(jù)用戶行為定制個性化模型,為用戶提供更加精準(zhǔn)的需求信息。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

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