基于Agent的个性化智能Web信息检索

介绍了Web信息检索的定义,并对web信息检索的原理、技术进行分析,针对存在的问题,结合智能Agent技术、神经网络、最好优先算法、信息过滤、相关反馈等多种算法,提出了一个基于Agent的个性化智能Web信息检索系统模型。     

基于Agent的智能信息检索系统设计

目前Internet所提供的各种各样的信息资源日益增多,而现有的检索引擎很难帮助用户找到他们感兴趣的相关信息。面对网络信息服务的这种现状,人们在寻求一种将信息用户感兴趣的信息主动推荐给用户的服务方式,这便是个性化的主动信息服务。在实现个性化的主动信息服务中,智能Agent技术起到了至关重要的作用。本文针对目前信息检索系统存在的不足,在系统地介绍信息检索研究背景及意义的基础上对Agent技术、基本原理及特性做了介绍,并设计了基于Agent的个性化智能信息检索系统模型。     

基于Q的多代理语义信息互操作查询系统

在引入并实现本体映射的基础上，基于Q语言(一种设计代理(Agent)和用户交互的场景描述语言)，提出了一个语义Web上多Agent信息互操作查询系统．该系统由领域本体服务器、本体映射服务器、语义信息源、以及多Agent查询系统组成．映射服务器通过映射规则提供概念转换功能，Q用于描述和统一多Agent查询系统中的Agent到Agent以及人到Agent的交互．系统结构的原型实现表明：通过Q场景(scenarios)，终端用户可以灵活和交互地控制多个Agent的行为，以实现信息互操作查询．     

基于多Agent的Web个性化信息检索模型

提出了一种基于多Agent的Web个性化信息检索系统的模型(WPIRS-MA),该模型利用多智能Agent技术,结合用户的关键词描述,挖掘用户潜在的兴趣和特征,在各Agent的协调下,完成信息检索、过滤和聚类.框架分析表明该模型具有良好的灵活性、智能型和扩展性.基于5个站点的Web文档测试分析结果表明,该模型可以保证良好的关键词集的正确率,用户查询满意度达到80%以上.     

一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型

针对当前信息检索工具缺乏对知识的理解和处理能力,提出了一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型,通过多个Agent的协调工作为用户提供个性化服务。描述了该模型的系统结构及各功能模块的实现方法,分析了系统模型的工作流程,部分解决了信息检索中的文档相关性计算、搜索引擎的调度算法、数据库的构建等技术问题。     

多Agent技术在信息检索中的应用

从信息检索现状出发,运用人工智能技术,提出一种多Agent的信息检索方法。通过建立用户个性模型,辅助检索Agent在信息提取过程中的精确性,提高系统的个性化和智能化程度。     

基于Internet个性化制造系统多Agent构造方法研究

个性化制造系统是在 Internet环境下 ,使个体用户参与企业的产品设计与制造过程 ,从而实现产品的个性化 ,提高产品创新能力。文章提出了一种基于 Internet的个性化制造系统结构 ,分析了多 Agent的构造和系统实现方法 ,讨论了在实现个性化制造系统中的几个技术问题——产品信息模型 Agent、以产品类为导向的产品设计方法组件及基于 Web的产品驱动模式 A gen     

基于多代理的Web智能信息检索研究

介绍了Agent系统的概念和特性,论述了应用多Agent进行Web智能信息检索的理论,提出了一种基于多Agent的Web信息检索体系结构。该结构是由用户接口主体,任务主体以及信息主体组成。将该结构应用到Web3信息检索中,可以提高信息服务的质量和程度。     

基于过程化考核的学生导学Agent设计与实现

针对学生考核与个性化学习指导需求,以过程化考核系统与智能Agent为研究对象,研究面向语义的考核信息反馈Agent解决方案。在过程化考核系统的基础上,构建Agent以模拟和代理学生的学习行为。此Agent不仅具有记录学生学习与考核的行为,还具有根据学生的考核记录信息,利用学科知识点本体进行分析处理并自动生成学习指导报告的能力。     

基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索研究

随着计算机网络的快速增长和Web内容的动态变化,通用网络搜索引擎的不足越来越明显.文章提出了一种基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索模型,描述了个性化信息检索的过程和检索机制,讨论了应用不同方法的Agent检索效果.实验结果表明,使用个性化多搜索引擎检索的结果比其他搜索引擎检索的结果具有更好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果.     

基于社会化标注和网页分类的个性化检索方法

Web2.0为信息检索提供了很多可以使用的资源,其中两种资源对于个性化检索而言非常有益,那就是社会化标注和网页分类信息。用户给出的标签反映了其对于网页的认识和思考,而用户标注过的网页的类别则反映了用户在选择时的偏好和兴趣,两者的结合使用对个性化检索能起到良好的效果。在仅使用社会化标注进行个性化检索的方法上,提出基于标注和网页分类进行个性化检索的方法,通过两者结合筛选出兴趣和偏好相近的用户,进行用户属性的扩展,并在扩展时考虑用户的质量,从而能在个性化检索中取得更好的结果。在真实数据集上的实验表明,本文方法具有一定的优势。     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。     

基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法

针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性.     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。     

基于大数据的人工智能跨境电商导购平台信息个性化推荐算法

传统算法计算与存储开销大,影响推荐结果准确性,不适于含大规模数据的人工智能跨境电商导购平台信息的个性化推荐的。为此,通过大数据技术研究人工智能跨境电商导购平台信息个性化算法,使得大数据技术在Hadoop平台实现,通过Map将任务分解成多个任务,采用Reduce将分解后多任务处理结果集合在一起,获取最终处理结果。通过两个MapReduce与一个map对平台中用户偏好获取算法进行并行化处理。针对用户偏好,通过关联规则挖掘获取和用户偏好相符的商品,推荐给用户。结果表明:所提算法推荐准确率、召回率和平均精度均高于其他算法;所提算法推荐商品符合用户偏好;所提算法推荐商品信息点击率与转换率最优。可见所提算法推荐精度高,推荐商品信息可满足用户偏好,应用性强。     

基于加权概念网络的用户兴趣建模

提出了一种基于加权概念网络(WCN)的用户兴趣建模方法，该方法利用动态学习算法，挖掘蕴含在用户反馈文档中的概念及其概念关系，建立WCN的用户模型，从而捕捉和表述用户兴趣偏好．基于WCN用户兴趣模型，提出了检索提问个性化理解以及文档个性化重评价的实现方法．为了检验提出方法的建模性能，设计了信息过滤仿真试验．测试结果表明，WCN有较好的用户建模性能．     

A Novel Personalized Web Search Model

A novel personalized Web search model is proposed. The new system, as a middleware between a user and a Web search engine, is set up on the client machine. It can learn a user＇s preference implicitly and then generate the user profile automatically. When the user inputs query keywords, the system can automatically generate a few personalized expansion words by computing the term-term associations according to the current user profile, and then these words together with the query keywords are submitted to a popular search engine such as Yahoo or Google. These expansion words help to express accurately the user＇s search intention. The new Web search model can make a common search engine personalized, that is, the search engine can return different search results to different users who input the same keywords. The experimental results show the feasibility and applicability of the presented work.     

数字图书馆个性化信息服务系统研究

突破局限于个性化定制技术的数字图书馆(digital library,以下简称DL)个性化信息服务现状,结合信息定制、信息推送、信息过滤、数据挖掘、智能代理等先进技术,构建了一个以数字化信息资源为基础,以用户需求为中心,以信息推荐为主要功能的个性化信息服务系统.     

基于智能化AR技术的古民居信息系统研究

古民居是保存历史记忆与文化的重要资产,如何利用数字技术更好地保护这种人类智慧的结晶是重要的研究课题.通过扩充实境技术(Augmented Reality,AR)重现古民居在不同时代的风貌,这不仅能让用户能更了解古民居的历史,也能对于所学知识点印象更加深刻.另外,运用数据挖掘技术,结合用户兴趣的个性化信息交互,增加了了解古民居知识的趣味性.