基于Agent的智能个性化信息检索系统模型研究

文章通过描述目前已有搜索引擎弊端,提出了一种个性化的信息检索系统模型.通过智能Agentg与移动Agent的结合为用户提供个性化的服务,详细分析了模型的工作原理,并描述了各功能模块的实现方法,部分解决了信息检索中兼顾查全与查精的问题.文章最后指出了项目未来的研究方向.     

数字图书馆中的个性化信息检索

文章提出了数字图书馆中的个性化信息检索系统，它进行联合资源发现，并根据用户的兴趣主动推送信息和对搜集结果进行排列、分类，从而使用户能够很容易地从数字图书馆中发现所需的内容。它所使用的用户兴趣建模方法为：以回答问题的方式让用户提供初始兴趣后，利用对检索结果的反馈信息和用户访问信息挖掘相结合的方法来更新用户兴趣模型。     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

针对目前信息检索系统存在的不足,首先,在系统地介绍信息检索研究现状的基础上对个性化信息检索的发展、工作原理和现状进行了简要综述,并对Agent技术做了介绍.然后,从现有问题入手,开发设计一个了基于Agent的个性化智能信息检索系统模型.对基于Agent的个性化信息检索系统的基本结构、方法及相关技术进行了研究.该模型由用户信息检索个性Agent、信息搜索Agent和信息过滤Agent三个模块构成,分别对三个模块中的关键技术进行研究.结果表明,该平台减少搜索范围,加快搜索速度.     

一个面向Internet的分布式信息检索系统模型

随着Internet上的用户急剧增加,如何快速地处理查询请求已成为面向Internet的信息检索系统急需解决的问题.文中提出了一个面向Internet的分布式信息检索系统模型(Fastresponse).在该系统模型中,针对当前分布式信息检索系统在可获得性、可靠性、可扩展性、查询服务智能性等方面存在的一些问题,我们提出了对服务器和文档进行两级调度;系统需要时动态招募备份服务器;对子服务器群中和子服务器群间的服务器进行两级监控;根据用户的要求自动重组服务器等一些新的管理策略,有效地解决了上述方面存在的问题,从而可以更好地处理用户的查询请求.     

基于用户兴趣的个性化Web信息检索方法

针时现有的个性化信息检索系统存在的问题,提出一种新的基于用户兴趣的个性化Web信息检索方法,采用自动隐式学习方式来建立和更新用户兴趣库,采用本体技术来进行语义扩展,从而提高Web信息检索的查准率和查全率.文中给出了个性化Web信息检索系统的体系结构和个性化机制的关键技术及相关算法,全面描述了基于用户兴趣的个性化处理过程.该方法能更好地满足用户的需求,为其提供个性化服务.     

面向数字电视的个性化信息服务研究

随着互联网的发展,对个性化的信息服务需求日益增强,各种个性化服务技术也不断得到深入研究。数字电视作为一个新生事物,个性化尚未在其上得到很好体现。本文针对当前数字电视个性化的发展现状,分析传统的个性化服务技术的优劣,探讨如何将这些技术应用于数字电视。文中给出了面向数字电视的个性化服务的总体框图,详细介绍了主要Agent的功能,并且给出系统的粗略原型。     

Internet网上智能检索Agent的信息检索方法

文章介绍了一种Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上智能检索Ａｇｅｎｔ的取词方法,并且把机器学习技术应用到这种取词方法,Ａｇｅｎｔ通过对样本文档标题关键短语的提取,产生决策树,然后生成布尔查询串,自主地在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上进行信息检索。     

基于Agent的个性化信息检索系统设计

Web上信息的不断增长对搜索引擎提出了更高的要求，个性化信息检索成为目前研究的一个热点。现提出了一个基于Agent的个性化信息检索系统模型PILLS，主要分析了系统的组成及各组成部分的工作原理。理论上，无论是查准率还是查全率，PILLS系统的查询结果优于一般搜索引擎的查询结果。     

一种基于分布式Agent的信息检索模型

针对目前Internet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。     

Web环境下的个性化信息检索技术之我见

近年来,随着我国科学技术飞速发展,各种信息网络技术已经被广泛应用于人们生活中,从而使人们的生产生活发生了翻天覆地的变化,Web时代的到来,如何才能在海量的数据信息中获得个性化信息检索,已经成为当前科技研究人员普遍关心的重点。本文针对目前Web环境下的个性化信息检索技术发展历程、模型等内容进行详细的分析和探讨,提出几点有效的措施和建议,从而提高我国Web环境下的个性化信息检索技术的整体质量和水平。     

Internet中的页面价值快速算法模型研究

分析了普遍搜索引擎不能为用户提供具有个性化服务的原因,提出了基于页面内容与链接的页面价值快速算法,给出了算法的基本思想及对应的模型,并通过计算以转移概率矩阵为系数方程的特征值得到页面的价值。结果表明,新的模型能够以较少的计算量达到类似TFIDF算法的查全率。     

基于数据挖掘的面向话题搜索引擎研究

为了解决面向话题的搜索问题,提出一种新的面向话题的检索技术。首先分析了面向话题的搜索技术所面临的问题,然后基于数据挖掘技术提出了解决方案。利用数据挖掘技术抽取文本的多层次语义特征,形成对文本的多精度表示,抽取的特征不仅包括单个词特征也包括多词特征。建立了一个示例检索系统,实验表明利用多层次文本特征能够很好地实现面向话题的文本检索。     

“棱镜”事件与互联网挖掘

针对互联网的数据挖掘在“棱镜”计划中扮演着至关重要的角色.文中首先对数据挖掘的基本技术原理进行了分析,包括关联分析和机器学习的常用算法.然后介绍了互联网信息检索和挖掘的主要技术.接下来提出了一种基于开源云计算平台的互联网大数据挖掘系统架构.最后,对互联网大数据挖掘的发展指出了方向.     

数据挖掘及其在网络信息检索中的应用

随着移动互联网的普及应用,如何更高效的进行网络信息检索来获取需要的信息便显得愈发重要.本文在廓清数据挖掘相关概念的基础上,对数据挖掘在网络信息检索中的应用进行了重点分析和讨论.     

基于Agent-Aglet的Web信息检索方法

本文以Agent-Aglet平台为基础,运用Java语言设计了SearchAglet并成功应用于Web的网络信息检索中,智能化地将信息检索技术与知识学习技术有机结合,提出了新的Web信息检索方法,并验证了其可行性和有效性.     

个性化智能信息资源检索入口机制探讨

为了解决多媒体信息检索的检索表达难、表达有差异等问题,提出了一种基于领域本体的个性化智能信息检索的入口机制,该机制充分考虑各类用户的领域知识层次,为其提供相应的检索途径,进行个性化的信息导引,使得各类用户在特定的查询环境下能够充分有效地表达自己的查询意图,包括提供多种检索模式(自由模式、固定模式、向导模式),以及个性化的定制和主动推送服务(实时链接、热链接、温链接、冷链接),并为初学者提供本体浏览和用户培训服务,为用户提供查询反馈服务等.     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

对搜索引擎中评分方法的研究

针对搜索引擎评分较为困难的问题,文中提出了一种评分方法.该方法使用协同过滤技术,在同一兴趣组中各用户所提供的搜索结果集的基础上,采用文中提出的并行关联规则算法对各用户的局部有向图进行预处理,找出兴趣组中各成员都感兴趣的页面.然后对这些页面的内容和超链接附近出现的文本以及链接结构进行分析.计算权威页面和引导页面,以找到虽不包括在检索结果中,但相关的页面.此外,在对所获得的页面进行评价时,除考虑Web页自身的链接结构和兴趣组中查询用户对页面的评价,还考虑兴趣组中其它成员对页面的评价和所有成员对页面的使用情况等因素,从而使推荐给用户的页面排序更加合理.     

中国民歌地域风格分类中的特征选择

 歌曲风格的自动分类技术研究,是音乐信息检索领域中一个重要课题.本文主要讨论了对中国民歌地域风格自动分类中不同特征选择方法对于分类性能的影响.论文选用10个不同地域的1392首原生态中国民歌,进行了地域风格的分类实验.实验结果表明:在多种分类器的试验中,SVM分类器的分类准确率最高;在多种特征选择实验中使用SVM与Active Feature Selection的特征选择方法的分类准确率最高,为83%,且选择出的有效特征参数从74维降为35维,更便于进行参数分析.     

一种基于移动Agent的Web检索原型系统的开发

随着信息搜索、分布式计算机以及电子商务的发展,为使用户在网络中获得最佳服务,文中将整个网络虚拟成为一个整体,设计了一种基于移动Agent的Web检索原型系统。仿真实验结果表明,该原型系统可以满足现实生活中用户的个性化需求,提高了查询检索的速度与质量,也为其他应用系统的开发提供了参考。