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。     

语义Web及应用研究

语义Web并非一个独立的Web,而是当前Web的延伸,其目标是让计算机能够理解和处理现在的Web仅仅能显示的数据,并为人们提供各种智能服务。对语义Web体系结构,本体在语义Web中的作用及语义Web在智能信息检索、基于Agent的分布式计算、Web服务、数字图书馆、企业数据管理、电子商务等领域的应用进行了研究。     

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.     

基于Web的个性化远程学习模型的研究与应用

目前,基于Web的个性化服务是智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的热点,本文在分析当前远程教育系统存在的问题的基础上,提出了一种基于Web的个性化远程学习模型,利用Web数据挖掘、多Agent、XML技术构建个性化学习环境,并对其实现的关键技术进行了讨论,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。     

搜索引擎个性化信息查询服务

提高搜索引擎检索结果的精度并向用户提供个性化信息查询服务已经成为搜索引擎技术的一个研究热点.搜索引擎个性化信息查询服务技术有Web挖掘技术、基于移动Agent的个性化信息服务技术等,介绍了基于Web挖掘的个性化技术的发展趋势.     

基于Jade的智能答疑系统设计

针对传统答疑系统灵活性差、答疑效率低等问题,将Agent技术与Web技术结合起来,构建了一个基于Jade的智能答疑系统.介绍了Jade平台以及Agent设计方法.设计了学生代理、管理代理、检索代理和专家代理4个Agent进行交互和协商,大大增强系统的智能性和灵活性,提高了答疑的效率.     

基于移动Agent的教学资源智能采集系统的研究

文章在分析了移动Agent在分布式计算中所具有的技术优势的基础上,提出了把移动Agent技术与Web教学资源采集相结合的思想,研究设计了一个基于移动Agent的教学资源智能采集系统模型,并详细讨论了系统实现的关键模块和技术。该系统充分利用了移动Agent的移动性和智能性特点,有效地解决了传统搜索引擎在教育资源领域方面存在检索精度不高、信息反馈量过大的问题。     

基于MAS的本体语义Web服务智能搜索系统的设计研究

目前传统Web服务查询缺乏智能语义支持和配置灵活性等诸多问题,无法适应Web用户持续增长的服务性能要求,基于多Agent技术改进的本体语义Web服务检索系统和解决方案可以较好的解决上述问题。在讨论多Agent技术、本体语义以及Web服务的基础上,提出了将Agent表达为Web服务,并通过UDDI发布该服务而将Agent和Web服务融合的解决方案,并设计了一个基于多Agent技术和本体语义的Web服务智能搜索系统。并通过对系统的Web服务搜索实例检测,验证了系统是可用的和有效的。     

网上商品信息采集Agent系统的结构与实现

探讨了一个面向Internet的个性化商品信息采集Agnet系统。该系统采用用户与用户Agent以及用户Agent与信息Agent的交互机制，采用分布式智能体Agent技术，相关反馈学习算法和基于多用户个性化模式的层次智能信息滤波算法，智能化适应用户兴趣的变化及环境的变化，反映了当前及今后信息检索领域发展的趋势。该系统适用于电子商务中的分布在Internet上的商品信息，有效地解决了现有系统在交互方式，自适应用户兴趣和信息源的变化，高效并行检索等方面的不足，满足不同用户个性化检索的需求，主动地帮助用户完成商品信息采集任务，方便了用户，能够满足人们在信息采集时的个性化要求，节约了用户的时间和精力，是“主动服务”的电子商务，具有灵活性和适应性。     

基于语义的Web挖掘信息智能获取研究

目前,基于语义的Web挖掘使语义Web和Web挖掘两个领域结合起来,并在一定程度上促进了各自的发展.本文介绍了语义Web的体系结构和Web挖掘以及智能Agent的相关概念,并提出了在多Agent框架下构建基于语义的Web挖掘信息智能获取系统模型,经过分析说明此模型在一定程度上提高了信息获取的智能化水平.     

基于语义Web的智能信息检索模型

针对传统基于关键字的信息检索系统查全率和查准率都不高的缺点,提出了一种基于语义Web的智能信息检索模型,此模型在语义Web的环境下,利用本体技术,将最初的检索词通过查询扩展模块得到更完善的检索词集,然后利用扩展的检索词集进行检索。将基于关键字匹配的信息检索系统提升为基于本体知识库扩展查询的智能检索系统,从而提高了查全率与查准率,满足了人们对信息检索系统的要求。最后给出了模型的一种实施方案。     

基于本体的主题相关度算法研究

互联网上信息是海量的,并且还在快速的发展.面向主题的Web信息检索已成为当前研究的热点之一.将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,给出一个利用本体判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法的有效性.     

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.     

基于单元识别的网页信息抽取方法

建立基于链的父亲结构树描述和存储网页信息,采用Htmlparse和基于正则表达式的描述方法,设计、实现了一种高效的基于单元识别的网页信息抽取算法.分析与实验结果表明,文中给出的网页信息抽取方法能提高检索的查准率和查全率.     

基于数据挖掘的Web信息检索的研究

使Web信息检索发展到一个新的水平。对Web数据挖掘技术作了概要的介绍,分析了Web信息检索的现状。针对Web信息检索的一些不足,提出了一些观点。将数据挖掘技术的研究成果应用到Web信息检索中,提高了Web信息检索的效率和质量。     

Web信息检索技术的探讨

随着互联网技术的蓬勃发展,基于Web的信息成指数增长,如何在海量信息中获取自己真正需要的信息成为巨大挑战。因此,基于Web信息检索技术随之孕育产生。详细介绍了基于文本的和基于图像的检索技术,并对几种传统的文本检索模型进行了对比,指出了它们各自研究的焦点。     

Web信息查询研究进展

Web上大量、分布、动态的信息,造成了用户在查询Web上的信息时产生的"信息过载”和"信息迷向”现象.Web信息检索与查询是目前的研究热点,本文分析和比较现有Web信息检索和查询语言技术的发展现状,介绍了基于人工智能领域中机器学习方法的Web信息检索和查询以及信息抽取技术的研究,以供研究者参考.     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

一种基于超级链接结构的WWW模糊聚类算法

搜索引擎是目前最主要的WWW信息检索的工具 ,然而 ,用户对当前搜索引擎的检索效果并不满意。论文给出了基于文档文本内容和文档间超链信息的混合相似度计算方法,并给出了基于混合相似度的模糊(软 )聚类算法HTSC。对HTSC算法进行了理论分析 ,并对其中的核心算法进行了初步的实验验证。该算法可对搜索引擎返回的结果进行模糊聚类 ,以方便用户从中找到真正需要的信息。     

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。