基于Agent的个性化智能信息检索系统

Internet空问中的信息资源是异构的．人们要想从Internet中发现、收集和维护自己需要的信息则要花费大量的时间和精力。虽然目前Internet上有很多的搜索引擎，如Yahoo、搜狐等，但这些引擎还存在着不少缺陷，如在适应用户兴趣、交互方式等方面均存在着不足。人们迫切需要一种工具以有效地利用Internet信息空间中的各种信息资源。本文是针对当前Internet检索系统中存在的不足，开发设计了一个“基于Agent个性化智能信息检索系统”。该系统的研究内容属目前智能信息检索领域的重要课题。     

基于Web的信息智能获取方法

The increasing stream of Web information available makes it ever more desirable of network users to retrieval interesting information efficiently.Obviously,AI can be made a good use in the information retrieval area.In this paper,the Intelligent Search Engine,Intelligent Browser,Intelligent Agent and Intelligent Information Push are introduced.Then the related key techniques are presented.At last,a framework of Intelligent Information Push System is discussed.     

基于Agent的信息发现和收集系统研究

网络信息异常丰富,但查找信息犹如海捞针。本文介绍了一个基于Agent的信息发现和收集系统的体系结构。对Agent的协作性和学习算法提出了解决方案。     

基于Agent技术的网上讨论区智能助手

文章分析了目前网络信息获取的一般形式及不足，基于Agent技术，提出一种新的互联网信息获取的思路，互联网上的信息将根据个人的特点主动地提供给用户，文中给出的网上讨论区智能助手是结合这一思路的一个具体的应用，Agent运行平台为FIPA－OS。     

一种基于本体论的Internet信息个性化检索系统的Agent实现模型

本文通过结合本体论和Agent技术提出了一种基于本体论的Internet信息个性化检索的Agent系统的实现模式。该系统的实现可以在一定程度上缓解Internet网上信息过载的问题，结合领域知识，提供用户个性化信息检索服务，可提高Internet信息检索的准确率.     

基于Web的智能信息获取研究

本文讨论了当前信息检索领域的先进搜索技术和Agent信息获取技术。从应用的角度提出一利新的智能信息获取方法，包括分词过程、止滤过程、词频计算过程和取舍过程。为进步满足Web信息检索提供一种个性化的高效信息检索二具。     

网上信息Agent

1 引言随着网络的发展,网上信息资源越来越丰富,这种网上信息具有分布、动态变化、结构复杂等特点,使得用户根本无法完全了解庞大的、瞬息万变的信息资源。此外,用户还要处理来自网上的大量信息(如电子邮件),即使是无用信息也要经过阅读后才能决定是否删除,大大影响了工作效率。     

一种基于Agent的分布式搜索引擎

分析了传统搜索引擎的不足，提出了一种基于Agent的分布式搜索引擎以Agent的方法实现了搜索引擎的各项功能，描述了多个搜索引擎利用Agent通信机制组成分布式网络的过程。     

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。     

基于Agent的面向用户的智能信息搜索系统的设计

本文根据用户的浏览活动,建立了反映用户特色的导图库,并根据导图库生成了面向用户需求的初始Agent群,基于Agent技术设计了一个智能信息搜索系统,本系统为快速、高效地获取面向用户的网络信息提供了一种有效的方法。     

基于元搜索引擎的专业式智能网络信息检索系统

随着网络信息资源的迅速增加和实时更新,如何及时准确地获取自己所需的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。介绍了一种基于元搜索引擎的新型专业式智能网络信息检索系统。该系统建立专业词库和用户知识库,结合人工智能的Agent技术,能够很好地对用户的兴趣进行自适应学习,以实现个性化的信息检索,既保证了查全率,又提高了检索结果的查准率。     

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Internet的个性化信息检索技术的研究

对搜索引擎个性化模式的提取方式进行了分类探讨,对当今流行的个性化检索技术进行了分类比较,指出了它们的特点差别;最后在此基础上讨论搜索引擎个性化技术所面临的问题以及其发展趋势。     

基于本体的智能信息检索系统的构建方法

为了解决目前传统的信息检索工具返回大量无关的信息或漏检有用信息的问题,首先引入了本体的基本概念及其在信息检索中的用途,在此基础上提出了一种基于本体的智能信息检索系统模型.该模型首先使用基于SOM神经网络和分层聚类的两阶聚类算法自动的产生本体,免除了人工构造本体的繁琐,然后利用本体中概念及概念之间明确的关系描述,将用户提出的检索要求进行语义上的扩充,使信息检索过程更加智能化,大大提高了检索的查全率和查准率.     

基于蚁群计算的自适应Web检索算法设计

受蚁群觅食行为仿生研究和蚁群系统模型理论所启发,提出了一种基于蚁群计算模型的分布、协作多主体（multi-agent）反应架构的自适应、可伸缩的Web搜索系统模型（MASAIR）,其由大量智能主体组成,利用智能主体架构的优异特性,旨在从巨型超文档集合（Web）中自治地搜索特定主题的信息,从而为用户提供迅捷的信息检索服务。详细描述了MASAIR的计算模型及其算法,通过对标准Web文档集的检索仿真实验结果显示：该架构具有对环境改变的鲁棒性和对用户信息需求变更的自适应性。     

基于自然语言理解的智能化多媒体信息检索系统研究

多媒体信息由于维度高、数据量大、可解释性差等特征制约了其检索性能,提出了基于自然语言理解的智能化多媒体信息检索系统模型。该系统基于自然语言理解、数据挖掘、自反馈等技术的运用,在一定程度上扩大了检索范围,提高了检索准确率。     

基于多Agent的中文智能检索模型

Internet已经成为全球信息系统，如何智能地在这个系统中对信息进行检索一直是热点问题。分布式人工智能的发展和Agent在各个领域的广泛应用，为这个问题的解决提供了技犬上的支持。提出了一种基于多Agent的搜索模型，此模型可以根据不同需求进行信息的智能检索。     

Distributed and cooperative information retrieval on the World Wide Web

A masss of heterogeneous,distributed and dynamic information on the World Wide Web(the Web) has resulted in “information overload“ .It‘s an important and urgent reserach issue to provide users with effective information retrieval service on the Web.Web search enginees attempt to solve this problem,yet their effect is far from satisfying.In this paper,a distributed and cooperative strategy for information retrieval on the Web is proposed to substitute the centralized mode adopted by the current search engines.Then a new information retrieval system model IRSM is presented.which supports the retrieval of metadata about web documents and uses Z39.50 standard protocol to unify the heterogeneous interfaces of uments and uses Z39.50 standard protocol to unify the heterogeneous interfaces of different systems.Based on that,a distributed and cooperative information refieval framework,called DCIRF,is designed to help users in fast and effective information retrieval on the Web.     

一种并行Web信息采集系统模型

根据国内外在信息采集领域的发展以及并行采集技术的研究，提出了一个基于多线程并行的Web信息采集结构模型，该模型以线程并行的方式对Web页面同时采集，实现了全面、高效并且灵活的信息搜集。