服务于数字图书馆的智能Agent研究

介绍了智能Agent的基本含义、基本特性，同时结合智能Agent的基本特性和功能，就智能Agent技术在数字图书馆中如何实现Internet信息自动搜索，提供个性化主动服务进行了研究。     

Agent在网络信息智能检索中的应用

分析了当前Internet信息检索的不足,探讨了Agent技术在网络信息检索方面的应用。充分考虑了信息检索过程中用户兴趣问题,提出了一个基于Agent的智能化检索系统的框架,该系统结合领域知识,运用多种用户兴趣学习算法,从而为用户提供个性化信息检索服务。     

基于Internet的智能个性化检索

本文给出了Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理，采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式，通过K-modes算法聚类学习用户反馈信息，产生新的个性化模式，更精确地满足用户的个性化检索需求，降低了检索结果的重复率，在一定程度上提高了检索的精度和效率。     

基于本体论的课件资源检索系统设计

远程教育课件的共享和检索是保证E-learning提供迅速、稳定的在线学习的重要基础。通过结合本体论和Agent技术设计出了一种基于本体论的课件资源检索系统。谊系统通过支持SCORM1．2（sharable content object reference model）来实现学习资源的共享和系统的互操作性。提高了SCORM标准课件的利用率，提供个性化课件检索服务，降低教师课件开发压力。     

基于移动Agent技术的Internet模糊信息服务模型

提出一种基于移动Agent技术的Internet模糊信息服务模型,讨论了其总体工作框架和结构。将模糊检索算法用于Internet信息的智能搜索,给出了信息检索系统的设计方法。用Java语言实现该模型的软件平台,通过实验验证了其可行性。     

Internet的信息收集Agent及其搜索方法

本文首先介绍了Internet上Agent技术的重要性和信息结构，接着阐明了Internet信息收集Agent的功能及其信息搜索算法，并进一步描述其具体实现的体系结构。     

高效Internet个性化信息发现的实现

通过将Meta—Search技术与分布式智能Agent技术结合起来，实现了一个3层结构的个性化信息发现系统PIRS。该系统采用多Agent协作技术，Meta—Search技术，相关反馈学习算法，以及结合PageRank的期望度启发爬行算法，实现了高效的个性化．主动式在线信息发现。并且由于3层结构的引入，大大提高了系统的安全性、强壮性、可扩展性。有效地解决了现有系统在自适应用户兴趣及信息源变化，高效并行的信息发现等方面的不足。     

基于多Agent协作的智能元搜索引擎ACISE系统的研究

随着网络信息资源的迅速增加,提出一种基于多Agent协作的智能搜索引擎ACISE系统,将元搜索引擎技术和Agent技术结合到一起.该系统综合考虑了用户个性化的特点,通过Agent之间的通信与协作完成信息检索,实现了基于用户兴趣的智能化,同时提高了查全率、查准率和检索速度.     

基于Multi Agent个性化信息服务的电子政务系统的研究*

本系统结合MultiAgent技术,对于个性化信息服务电子政务系统进行了研究分析。详细阐述了电子政务系统的设计思想以及基于MultiAgent的个性化信息服务的模型。     

实现Web页面的智能个性化检索

给出了对Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理,采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式,通过K-modes算法聚类学习用户反馈信息,产生新的个性化模式。更精确地满足用户的个性化检索需求,降低了检索结果的重复率,在一定程度上提高了检索的精度和效率。     

个性化检索中的用户ontology及其构建

为使用户能够从信息庞杂的网络中方便准确地找到自己所需的信息，在传统检索技术的基础上，结合ontology及个性化检索技术的研究，提出个性化检索中用户ontology的概念，讨论了基于行为的用户描述文件的建立，并制定了个性化检索中语义关系的提取规则。最后在此基础上给出了用户ontology的构建方法，并通过比较实验说明了用户ontology在个性化检索中的有效性。     

基于本体的个性化知识服务系统的构建

为用户提供有效的个性化知识服务是图书馆等机构信息服务发展方向之一.引入本体理论,构建了一个基于本体的个性化知识服务系统.系统利用本体对多领域、跨数据库的文献库进行统一描述和重构,在此基础上进一步提出了用户个性特征模型和个性化知识检索模型,使系统实现在多文献库间进行语义层次上的个性化检索,提高了知识服务的效率和质量.     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

一种自适应语义Web检索方法

基于内容的语义Web检索只考虑内容本身,没有考虑用户的不同,不能准确反映用户需求。为此,提出一个自适应语义Web检索框架,对于Web中文文档,借助HowNet知识库给出一种本体学习方法,通过提取用户客观、显式和隐式信息建立用户信息库,并设计用户初始查询本体和个性化查询本体构建算法,从而实现用户的自适应检索。实验结果表明,该方法具有较高的检索效率。     

Learning and inferencing in user ontology for personalized Semantic Web search

User modeling is aimed at capturing the users’ interests in a working domain, which forms the basis of providing personalized information services. In this paper, we present an ontology based user model, called user ontology, for providing personalized information service in the Semantic Web. Different from the existing approaches that only use concepts and taxonomic relations for user modeling, the proposed user ontology model utilizes concepts, taxonomic relations, and non-taxonomic relations in a given domain ontology to capture the users’ interests. As a customized view of the domain ontology, a user ontology provides a richer and more precise representation of the user’s interests in the target domain. Specifically, we present a set of statistical methods to learn a user ontology from a given domain ontology and a spreading activation procedure for inferencing in the user ontology. The proposed user ontology model with the spreading activation based inferencing procedure has been incorporated into a semantic search engine, called OntoSearch, to provide personalized document retrieval services. The experimental results, based on the ACM digital library and the Google Directory, support the efficacy of the user ontology approach to providing personalized information services.     

基于本体的数字图书馆个性化用户模型表示

本文针对当前个性化服务中基于关键词的用户兴趣表示方法在语义上的不足,结合本体语义信息丰富的特点,提出了一种基于本体的用户模型表示方法。在数字图书馆领域内,介绍了本体形式化描述并构建了数字图书馆领域本体,给出了用户模型的表示方法。并以个性化信息检索为例,说明了利用用户兴趣本体表示中的同义,上下位等关系给用户提供服务的方法。实验表明基于本体的表示方法能够给用户提供更加个性化的信息。     

基于Web2.0和本体检索的个性化E-learning系统研究与开发

针对当前E-learning系统中存在着堆砌教学资料和学习内容单一、个性化不足等问题,设计一个基于Web2.0和本体检索技术的个性化E-learning系统,通过应用Ajax和RSS聚合技术以及Ontology本体技术,使得该系统能根据学习者的知识结构、学习目标、学习风格、偏好等特征信息提供适应学习者的教学方法和学习资源,营造个性化的网络学习环境。实验结果表明该系统能有效促进学生网络学习的效率,满足学生个性化学习的需求。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

一种基于文档内容的语义标注方法

互联网上存在海量数据,如何在大量的信息中查找到有用信息就变成了一个至关重要的问题。语义网为解决这一问题带来了曙光。然而当今网络现状与语义网之间存在巨大差距,即海量非结构化的页面内容难直接转化为语义的知识。提出了一种基于文档内容的语义标注方法,利用本体所表达的语义环境,即本体知识相关词汇及其所处的语义上下文环境在文档中出现频率,实现对文档的语义标注。实验显示方法取得良好的效果,但受本体知识质量和标注文档质量两个因素影响较大。