基于Agent的网络信息检索技术的设计与实现

介绍了一个基于Agent的网络搜索子系统，该系统通过查询代理与Internet上的搜索引擎实现连接，既可实现元搜索，又可以在返回的网址较少或不满足用户的要求时，使用自身搜索工具在网络上自主搜索，而且搜索算法从查询代理返回的网址出发进行搜索，减少了搜索的范围，加快了搜索的速度．     

基于非确定图灵机的中文搜索引擎研究

随着Internet用户对Web信息资源需求的增加,搜索引擎技术得到迅猛的发展.针对目前中文搜索引擎大多采用基于关键词精确匹配（Accurately matched）的低智能性问题,提出一种基于非确定图灵机NTM（Nondeterministic Turing Machine）智能中文搜索引擎系统,简要介绍了非确定图灵机的基本知识,详细叙述了该搜索引擎的系统架构,系统实现的基本原理和算法.实验数据结果表明,基于非确定图灵机智能中文搜索系统在查询结果的准确性和智能性明显高于现有的搜索系统.     

基于Agent的搜索引擎智能个性化设计

随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战.传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,因此将人工智能技术的研究成果引入到搜索引擎之中便成了不可避免的一种趋势.在传统搜索引擎的基础上,笔者提出了一种基于多Agent协作的智能搜索引擎模型,并将多种智能技术或算法引入到该引擎的研究之中,从而得到一个符合个性要求的高效的证券专业领域搜索引擎系统.将该系统运用到其他专业领域,同样可以取得很好的查询效果.     

基于多Agent的地方财政风险预算编制系统的设计

防范和化解财政风险,是各级政府十分关注的问题.针对地方财政风险,笔者提出对引起地方财政风险的政府负债按性质进行分类,构建4个负债Agent,并设置协同Agent和其他辅助Agent,组成多Agent系统;利用多个Agent的通讯与协作,编制地方财政风险预算.并构建了基于多Agent分布式计算体系结构的地方财政风险预算编制系统;研究了Agent的基本结构以及多Agent的协作机制.     

复杂系统的MAS动态协作求解时序逻辑模型

借助于组织学思想,将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent,把复杂自适应系统视为多Agent组织,从时间和状态角度,对复杂动态系统的行为进行描述。提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型;详细分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法;深入讨论了协商推理的语义规则和行为规则;给出了协作群组的选择算法,包括从群组的建立、选择任务Agent、分解和分配子任务;从任务求解Agent的心智变化角度,详细描述了动态协作任务求解模型实现的6个阶段:任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估。通过在MAGE等平台上的实验和仿真测试,验证了方法的可行性和有效性。     

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Agent的个性化元搜索引擎

传统搜索引擎不能满足用户对个性化数据的需求,本文提出基于Agent的个性化元搜索引擎,将Agent技术与元搜索引擎技术相结合,较好的实现了搜索引擎的智能化,为用户提供了一种良好的检索解决方案.Agent具有的自主性、社会性、反应性和能动性等特性可提高系统的灵活性与智能性,可更好地根据用户行为定制个性化模型,大大提升了用户体验,查全率与查准率得到改善.     

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。     

基于智能Agent的网上协作学习模式研究

智能性是Agent突出的特点之一，应用Agent的思想，探讨了如何在网上协作学习中应用Agent技术，建立学生模型和教师模型．构建智能化协作学习模式，从而实现智能化学习，实现了个别化教学。     

动态环境下多智能体协作学习方法的研究

将预测分析技术和强化学习技术有机结合,使多Agent系统中的各Agent,不仅具有了高度反应自适应性,而且拥有了高效而准确的预测分析能力;使Agent的行为更具有针对性,尽可能地减少错误,保证学习的正确方向,提高Agent间进行信息共享,融合单个Agent的Q值表.相当于相同情况下增加了学习次数,不仅尽可能地消除策略中的冗余动作,以高效的方式实现最终目标,而且提高多Agent系统执行效率和收敛速度及性能.本文提出了一种改进的多Agent间协作学习方法,适用于环境不完备的复杂情况.以追捕问题作为仿真实验.结果表明所提方法能够有效地促进多智能体系统中各Agent间协作学习能力.     

面向侨务信息主题的搜索引擎系统

介绍面向侨务信息主题搜索引擎的工作原理和体系结构,根据侨务信息的特征对网页进行侨务信息的识别.针对主题式搜索,提出一种优化的,基于历史反馈(BHF)的搜索策略,并对该搜索策略进行实验测试.结果表明,以该方法设计的面向侨务信息主题的搜索引擎系统,具有较高的搜索速度与识别精度.     

基于Lucene的校园信息搜索引擎的设计与实现

利用Lucene开源全文本搜索技术框架建立了校园搜索引擎,设计并实现了资源采集、信息检索、数据检索等模块,完成了一个基于Lucene的搜索引擎的应用,改进后的基于Lucene的校园搜索引擎能满足校园用户的需要并提升了搜索的准确性．     

主要分布式搜索引擎技术的研究

讨论了当前搜索引擎的主要技术以及这些技术的原理。介绍了基于P2P的搜索技术，以及JAXT搜索框架的基本原理，重点给出了基于Map／Reduce技术分布式搜索引擎的实现。对今后搜索引擎的发展也作出了相应的探讨。     

一种基于元搜索引擎的数字图书馆系统集成框架

为了实现Web上广泛分布的、异构的数字图书馆系统的无缝集成,向用户提供统一、透明的服务,提出一种基于元搜索引擎的数字图书馆系统集成框架,并基于该框架实现了一个原型系统.该系统能将用户的查询映射到远程数字图书馆的查询服务,利用统一的查询界面实现了对Web上多个数字图书馆的透明访问,并且对参与集成的数字图书馆不施加任何约束.     

一种基于分级评分机制的搜索引擎构建

针对当前数据搜索实现方式存在的不足,提出了一种基于分级评分的搜索机制,并使用.NET2.0框架相关技术实现了一个基于该机制的搜索引擎。     

基于语义主题搜索引擎系统研究

随着互联网的信息以指数级增长,用户希望搜索引擎能够提供面向专业的更准确智能搜索服务,主题搜索引擎的研究显得越来越有意义。本文对基于本体语义主题搜索引擎系统的关键技术进行研究。首先建立主题搜索引擎系统流程,对主题网络爬虫,网页主题相关度、网页主题分类进行了算法研究。最后以服装纺织领域的主题搜索实现为例,说明主题搜索引擎系统能更准确快速实现专业搜索服务。     

化工行业信息搜索技术的研究

面向行业主题的搜索在特定主题信息覆盖方面与通用搜索引擎有着截然不同的要求,为解决行业信息搜索的问题对基于向量空间算法的化工相关度计算以及对经典的Page-Rank页面排序算法做了研究与改进并且在Nutch搜索引擎架构基础上,搭建了一个面向化工行业信息资源的垂直搜索引擎。相对于通用搜索引擎来说剔除掉了不必要的搜索结果信息量,提升了系统速度,提高了行业信息搜索的准确度。     

个性化新闻搜索系统的研究

用户在Web 上检索信息时,通常使用门户网站所提供的搜索引擎工具,但目前的搜索引擎普遍存在查全率和查准率低、不具备个性化等问题.论文对新一代个性化智能搜索引擎的主要技术进行了研究,提出了智能搜索引擎的总体框架,详细介绍了原型系统--新闻搜索引擎的实现以及其中用到的关键技术.     

CSMCCVA：Framework of cross-modal semantic mapping based on cognitive computing of visual and auditory sensations

Cross-modal semantic mapping and cross-media retrieval are key problems of the multimedia search engine.This study analyzes the hierarchy, the functionality, and the structure in the visual and auditory sensations of cognitive system, and establishes a brain-like cross-modal semantic map-ping framework based on cognitive computing of visual and auditory sensations.The mechanism of visual-auditory multisensory integration, selective attention in thalamo-cortical, emotional control in limbic system and the memory-enhancing in hippocampal were considered in the framework.Then, the algorithms of cross-modal semantic mapping were given.Experimental results show that the framework can be effectively applied to the cross-modal semantic mapping, and also provides an im-portant significance for brain-like computing of non-von Neumann structure.     

基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现

利用基于校园网的搜索引擎来搜索学校局域网内的信息已成为人们关注的热点,一方面是因为校园网内信息量不断增加,利用搜索引擎可以提高搜索效率;另一方面是因为由于网络设计的限制,百度等搜索引擎搜索不到局域网内的很多信息.在研究搜索引擎基本原理和技术的基础上,设计了基于Lucene的校园网搜索引擎.测试表明,本系统能很好地完成用户的搜索要求.