一种基于分布式Agent的信息检索模型

本文针对目前网络信息检索中存在的问题,结合人工智能和分布式Agent技术,提出了一种基于分布式Agent的信息检索的模型,并分析了各个模块的功能和系统的实现.     

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。     

智能信息检索代理结构

信息过载已成为Internet用户信息检索时的最大难题,利用智能信息检索代理技术可解决这些问题.在对智能代理特征(主要包括智能搜索,导航向导,自动通告,个人信息管理,动态个人化网页,以及页面辅助阅读工具等)进行分析的基础上,参照模块化的代理结构,讨论了智能Agent的各组成模块功能和各个模块在实现不同功能时的组织方法.经过初步实践表明,智能Agent用于提高信息检索效率和减小网络信息过载是可行和有效的.     

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。     

基于移动Agent的网络信息检索服务的研究

本文将移动Agent自主性、可迁移性、网络资源需求少等的优势融入网络信息检索服务的全局,构建了一个基于移动Agent的网络信息检索系统模型,并阐述其运行机制,同时给出了解决网络信息检索中通信、查询分解、数据析取等的问题的ATP协议,Servlet,移动数据库等关键技术.     

Agent在个性化信息检索中的应用

首先介绍了基于分布式结构的Agent技术在图书馆信息化建设中的应用,并通过对Agent的结构分析,提出了一个基于Agent的个性化信息检索模型。     

基于移动Agent技术的网络信息检索研究

移动Agent技术的诞生和发展是分布式人工智能技术和网络技术发展的必然结果.基于移动Agent技术的网络信息检索方法改进了传统网络检索的一些局限性问题,如网络流量大、浪费网络资源、检索效率低等,因而明显提高了网络信息的检索效率.论述了Agent及其移动Agent的基本理论,并提出了移动Agent技术应用于信息检索的方法及移动Agent技术在网络信息检索中的具体运用.     

基于本体的多Agent信息检索系统模型探析

传统的信息检索技术是基于关键字而不是基于内容的,它的查全率和查准率都有待提高. 本体具有通过概念之间的关系来表达概念语义的能力,将它引入信息检索系统能够提高检索的查全率和查准率,而智能Agent能给传统的信息检索系统带来智能化和个性化. 本文将两种技术相结合,提出了一种基于本体的多Agent信息检索系统模型,并给出了它的框架结构和功能设计.     

基于多兴趣Agent层次结构的检索系统

为提高基于Agent的信息检索系统在海量的网络信息检索中查询准确率,提出了基于多兴趣Agent层次结构的检索系统模型(IRHOMIA,information retrieval system based on hierarchically organized of multi-interest Agent),模型对查询信息进行了兴趣预测并生成了用户兴趣项权重向量,输入到训练过的神经网络并把输出层生成向量中的每个值与给定的阈值进行比较来确定将查询任务分配给其他兴趣Agent或者是拥有相应资源的查询工具.试验表明,IRHOMIA在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的检索系统以及单兴趣Agent检索系统IRHOIA有5%以上的提高.     

个性化Web信息代理的研究与开发

介绍了在Web信息检索过程中通过个性化信息代理(Agent)实现个性化信息反馈的工作、提出了信息Agent模型，涉及元搜索引擎的实现和个性化偏好模型的建立，且通过主动服务代理实现个人偏好查询结果的推送．提高了在Web信息检索过程中系统随用户关注程度和关注领域不断变化而调整信息反馈的能力，并在此设计基础上实现了一个原型系统．     

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.     

基于Agent与个人知识本体的搜索系统研究

传统的信息搜索模型缺乏语义理解。而本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明,提供基于语义的知识表示和共享。本文通过引入个人知识本体,综合利用智能Agent的主动性、协作性、移动性等特性,采用协同式过滤的基本原理,提出了基于Agent与个人知识本体的个人搜索系统,有效地提高了检索效率。文中提出了通过不断的学习用户的反馈信息,对个人知识本体中的概念进行修正的算法,并探讨了多Agent协同信息过滤技术在搜索系统中的应用。     

Web搜索引擎中Mobile Agent动态路由问题研究

随着Internet的发展,Web上大量、分布、动态的信息导致了"信息过载",传统搜索引擎面临严峻的挑战。目前对MobileAgent系统的理论与应用研究已成为一个热点前沿课题。本文对Web搜索引擎中MobileAgent动态路由问题进行了研究。     

一种基于遗传算法的快速服务发现方法

在分布式的网络中，传统的搜寻方法复杂性过高，搜索时间较长，而且往往不能适应网络动态的变化．基于遗传过程，提出了一种快速服务发现算法（QSFA）．在Mobile Agent（移动代理）和服务节点交互的过程中，QSFA根据访问的结果来动态地改变每条服务记录适应值的高低，从而使得有效的信息能够在网络中保留较长的时间，而过时的、错误的服务信息会在网络中较快地消亡．实验仿真的结果表明，Mobile Agent能够在分布式网络中较快速地发现所需的服务资源．     

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。     

WWW信息检索综述

WWW是目前全球最大的信息系统,在WWW上查询信息和文档主要依靠Internet搜索引擎。现在也出现了许多实用商业搜索引擎站点,例如Yahoo!、InfoSeek、Excite、Lycos等。主要介绍了信息检索系统的结构（Robot,搜索引擎,索引数据库,查询服务等4个部分）,信息检索系统的分类（检索工具站点和检索服务站点）,信息搜寻的基本原理,信息检索模型（包括经典的布尔模型,概率模型和新兴的概念模型等）,其他的检索技术（例如Push技术,Mobile Agent技术等）,对WWW信息检索做了比较全面的介绍。     

基于MAS的自适应智能搜索引擎的研究

随着网络信息资源的迅速增加和实时更新,准确、快捷地获取自己所需要的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。本文介绍了一种基于MAS(Multi-Agent System)的自适应智能搜索引擎系统,MAS为每个Agent指派了不同的功能,其中学习Agent能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习,过滤Agent对反馈给用户的信息进行了过滤,既保证了查全率,又提高了检索结果的查准率。     

基于Agent的信息服务系统的设计

随着信息的不断增长,用户迫切需要一种有效的检索方法来快速找到准确的信息.针对用户的需求,提出了一个基于Agent的信息服务系统.详细描述了系统的三层结构以及用户个性化搜索处理过程,并讨论了实现该系统的一系列关键技术.     

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．     

一种优化缓存的Mobile Agent迁移机制

目前的Mobile Agent迁移系统中,若Agent迁移失败,封装好的最小信息集将被简单抛弃,再次迁移时需重新封装,导致了额外的系统开销和迁移的低效率. 对Mobile Agent迁移机制进行改进,通过在本地Agency添加Agent迁移缓存管理器AMCM,提出了一种优化缓存的Mobile Agent迁移机制. 机制区分了Mobile Agent强迁移和弱迁移两种情况;当Agent迁移失败之后,已封装好的Agent信息集由Agent迁移缓存管理器保存;该Agent再次迁移时,封装好的消息将被直接发送至目的节点;机制还实现了Agent在多个节点间高效率的连续迁移. 实验与性能分析表明,优化缓存的Mobile Agent迁移机制可有效节约系统的计算资源,缩短Mobile Agent的迁移时延.