基于多Agent的搜索引擎優(yōu)化研究.pdf

1、近幾年來，隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)信息成指數(shù)級增長，搜索引擎已經(jīng)成為用戶上網(wǎng)必不可少的工具。傳統(tǒng)搜索引擎的優(yōu)點是信息量大，更新及時，無需人工干預(yù)，但隨著網(wǎng)絡(luò)信息的成倍增長，海量搜索技術(shù)的弊端也日益明顯，返回信息過多，夾雜著大量重復(fù)或無關(guān)的信息，必須從檢索結(jié)果中自行進行二次或多次篩選，無形中降低了搜索的準(zhǔn)確性。迫切需要能有新的技術(shù)來解決這些問題。
　　本課題研究了基于多Agent的優(yōu)化搜索的幾個關(guān)鍵問題，從第二代搜索當(dāng)前所存在

2、的問題出發(fā)，對搜索引擎的進行進一步優(yōu)化。
　　在關(guān)鍵詞匹配搜索的前提下，通過客戶端和服務(wù)器端的Agent的交互，用機器學(xué)習(xí)的方法，詳細(xì)分析用戶的點擊和瀏覽行為來改進服務(wù)，把用戶的對網(wǎng)頁的重要性判斷考慮進去，更好的利用用戶相關(guān)性反饋信息，使信息的重要性的判斷上增加整個用戶群體的判斷來改進服務(wù)器端的算法，優(yōu)化整個搜索引擎的總體性能。提出了在搜索過程中人機相互協(xié)作的重要思想。
　　通過客戶端和服務(wù)器端的Agent的交互，把具體到某

3、用戶搜索行為時的不確定性和個性考慮進去，通過用戶使用前提交的興趣偏好信息和歷史瀏覽行為，來增加對于具體某個用戶搜索接口的個性和智能性。
　　本文首先對傳統(tǒng)搜索引擎技術(shù)和分類進行了介紹，然后對Agent的定義和系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)及用戶興趣學(xué)習(xí)技術(shù)進行了詳細(xì)的介紹。隨后設(shè)計出了自己的基于多Agent的搜索引擎的體系結(jié)構(gòu)，詳細(xì)設(shè)計了各Agent的功能。最后在服務(wù)器端使用元搜索引擎的情況下，模擬和實現(xiàn)了客戶端各Agent的搜索行為，并作了對比實