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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的快速增長,搜索引擎面臨著巨大的壓力。通用搜索引擎返回的信息量較大,但對(duì)于用戶特定的查詢來說,信息質(zhì)量卻不高,為了解決該問題,主題爬蟲誕生了。對(duì)于傳統(tǒng)的主題爬蟲而言,爬蟲間沒有相互交流,而是彼此獨(dú)立爬行的。研究發(fā)現(xiàn),只提高主題爬行蟲獨(dú)立爬行的能力,很難提高系統(tǒng)執(zhí)行效率,因此,人們開始研究多爬蟲系統(tǒng)。在多爬蟲系統(tǒng),如果爬蟲間沒有即時(shí)交流,就會(huì)造成重復(fù)爬行現(xiàn)象,所以研究爬行蟲間協(xié)作是非常必要的。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn):
2、
1.爬行蟲協(xié)作能力的改進(jìn)和競(jìng)爭(zhēng)能力的提出。對(duì)于爬行蟲的協(xié)作能力的衡量:一是爬行蟲是否具有繼續(xù)爬行的能力;二是爬行蟲是否具有相對(duì)較強(qiáng)的協(xié)作能力。對(duì)于爬行蟲的爬行能力,本文用爬行蟲的剩余爬行時(shí)間和剩余存儲(chǔ)空間這兩個(gè)因數(shù)來衡量;對(duì)于爬行蟲的相對(duì)協(xié)作能力,本文結(jié)合爬行蟲的歷史協(xié)作情況和現(xiàn)在相對(duì)協(xié)作能力來衡量。對(duì)于Agent的競(jìng)爭(zhēng)能力,本文用爬行蟲的歷史競(jìng)爭(zhēng)次數(shù)、歷史競(jìng)爭(zhēng)成功次數(shù)、每次競(jìng)爭(zhēng)中對(duì)手的個(gè)數(shù)、每次競(jìng)爭(zhēng)中打敗對(duì)手的個(gè)數(shù)和當(dāng)前對(duì)
3、手的競(jìng)爭(zhēng)能力的大小來衡量。
2.本文提出了誘惑爬行蟲參與協(xié)作的誘惑因子函數(shù)和興趣函數(shù)。為了讓Agent主動(dòng)的參與競(jìng)爭(zhēng),本文基于系統(tǒng)整體和參與競(jìng)爭(zhēng)的Agent互利共贏的思想提出了誘惑因子函數(shù)和興趣函數(shù)。對(duì)于誘惑因子函數(shù),本文用邀請(qǐng)者所能拿出的最大價(jià)值的資源和競(jìng)爭(zhēng)能力來衡量。對(duì)于興趣函數(shù),本文用資源與主題的相似度、資源與協(xié)作者所執(zhí)行的任務(wù)的相近程度來衡量。
3.本文提出了多Agent的競(jìng)爭(zhēng)(Multi-Agent Com
4、petition,MAC)模型,MAC模型基于市場(chǎng)匹配中構(gòu)造一組清倉價(jià)格的思想,讓參與競(jìng)爭(zhēng)的C-Agent與需要完成協(xié)作的資源形成完美匹配。
4.本文提出了多對(duì)一關(guān)系(Many-to-One,MTO)模型和多對(duì)多關(guān)系(Many-to-Many,MTM)模型。在爬行蟲的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作活動(dòng)中,多個(gè)邀請(qǐng)者Agent(Invite Agent,IA)與一個(gè)被邀請(qǐng)者Agent(Invited Agent,IDA)夠成了MTO模型;多個(gè)IA與
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