基于多Agent的個(gè)性化信息檢索系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著Internet的發(fā)展和普及，搜索引擎已經(jīng)發(fā)展的比較成熟，利用搜索引擎在網(wǎng)絡(luò)上搜索信息成為越來(lái)越多用戶的選擇。但是對(duì)于一般用戶而言，面對(duì)著呈指數(shù)級(jí)增加的網(wǎng)絡(luò)信息，想要快速、準(zhǔn)確地檢索到自己所需的信息越來(lái)越困難。針對(duì)這一現(xiàn)狀，許多研究人員提出了個(gè)性化的主動(dòng)信息服務(wù)方式，即將用戶感興趣的、需要的信息主動(dòng)的推送給用戶的服務(wù)方式。智能Agent技術(shù)在這種服務(wù)方式中，發(fā)揮了重要作用。
　　本文在系統(tǒng)地研究了智能化信息檢索系統(tǒng)中所涉及的關(guān)

2、鍵技術(shù)基礎(chǔ)上，對(duì)智能化信息檢索Agent框架進(jìn)行了改進(jìn)。用三個(gè)Agent模塊來(lái)分別實(shí)現(xiàn)用戶興趣建模、信息搜索、信息過(guò)濾等功能，改進(jìn)后的系統(tǒng)稱為基于多Agent的個(gè)性化信息檢索系統(tǒng)(Personalized Information Retrieval based on Multi-Agent)。系統(tǒng)通過(guò)用戶在網(wǎng)絡(luò)上的瀏覽行為，自主學(xué)習(xí)用戶興趣并且不斷更新，幫助用戶選擇最適合的網(wǎng)絡(luò)資源。
　　用戶Agent是系統(tǒng)根據(jù)用戶對(duì)信息需求的表

3、達(dá)和信息反饋得到和訓(xùn)練的，用戶興趣模型通過(guò)用戶Agent來(lái)表示、建立和更新。在傳統(tǒng)的二元組(興趣詞條，興趣權(quán)重)表示興趣的基礎(chǔ)上引入了詞條新鮮度的概念，即在計(jì)算興趣權(quán)重時(shí)，除了考慮興趣詞條在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，還要考慮興趣詞條出現(xiàn)在文檔中不同的位置（代表興趣詞條的重要度），以及文檔在超鏈關(guān)系中所體現(xiàn)的文檔不同重要度等因素。在傳統(tǒng)的詞頻法中引入了新鮮度概念之后，有效的降低了將出現(xiàn)頻率高而意義并不大的詞條作為興趣詞條的機(jī)率。改進(jìn)后的詞頻法，由

4、三元組來(lái)衡量用戶的興趣(興趣詞條、興趣權(quán)重、詞條新鮮度)，這樣得到的興趣詞條更加可靠。用戶興趣模型的建立和更新通過(guò)基于記憶觀察的學(xué)習(xí)機(jī)制、接受反饋的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制、ID3算法的歸納學(xué)習(xí)機(jī)制三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法[3]。
　　通過(guò)查詢代理將信息檢索Agent與網(wǎng)絡(luò)搜索引擎相連接，不僅實(shí)現(xiàn)了元搜索，也可以使用自主搜索工具——Robot在網(wǎng)絡(luò)上的自主搜索以防查詢代理返回的網(wǎng)址較少或不滿足用戶的要求，并且減少了搜索范圍。搜索算法是從查詢代理返回的