贾莉[1]2002年在《基于移动agent的web信息检索系统的研究与设计》文中研究说明随着Internet的用户数和信息量爆炸性的发展，传统的web信息检索模式呈现出效率低下、制约发展的征兆，因此也激励人们研究和开发新的、更加高效的信息检索方法。近几年，移动agent一直是学术界和企业界研究的热点，它为分布计算带来了更多的灵活性、高效性、可靠性和可伸缩性。本论文重点研究和探讨如何将移动agent技术应用于web信息检索，并进行了一些初步的尝试。 论文首先介绍了移动agent的概念、移动agent系统的体系结构和关键技术，分析了传统的web信息检索系统的体系结构，然后结合移动技术和web信息检索技术，设计了基于移动agent的信息检索系统的模型，并阐述了实现这个模型需要解决的关键技术。最后阐述了一个基于agent技术的信息检索原型系统——MyIragent的设计和开发，并通过实验验证该系统达到预期目标。
秦春秀[2]2005年在《基于本体的Web信息检索系统及其关键技术研究》文中研究说明为解决Internet 上日益严重的“信息过载”和“信息迷航”问题,智能信息检索和个性化信息服务成为目前信息服务研究的重点。设计合理的智能信息检索系统,基于语义层面表示和组织信息,建立个性化用户兴趣模型,是实现智能信息检索和个性化服务的基础。本文在回顾这方面的研究现状的基础上,提出一种基于本体和多智能agent的智能Web 信息检索系统,给出它的体系结构、基本功能和工作流程。该系统利用本体技术和智能agent 技术对Internet 上的各类信息进行领域分类,采用本体技术对信息进行语义标引,规范用户信息检索模式,支持个性化信息检索,以达到快速、准确地找到用户所需信息的目的,另外,系统集成了多种智能agent,如任务识别agent、信息收集agent、信息处理agent 等,使得该系统具有了很多新的特点和优点。给出了一种基于领域本体的语义标引方法,即通过语义分析,建立词汇集合与本体中概念之间的映射关系,然后通过自动词语分析找出文档或文档片断的概念类别及其与其它类别的语义关系,利用这些概念及概念类别进行语义标引。在处理用户查询时,采用概念的同义词表可提高信息检索的查全率,采用上下文语义去除相关度不大的歧义概念,在一定程度上保证信息检索的查准率。通过采用本体标注用户提问和自动收集用户查询历史纪录,构建用户兴趣模型,从而有效提高搜索的准确性,实现用户的个性化查询。
陈瑶[3]2007年在《基于移动Agent的Web信息检索系统的研究》文中研究说明随着Internet规模的迅速增长，网上的信息资源也随之迅速增长。WWW资源的迅速膨胀固然得益于其内在的分布性、开放性和异构性，但也正是因为这一点，使得用户在网上迅速、准确地获得所需信息变得越来越难。因此，改善传统的检索模式，使Web信息检索系统能更迅速准确地查找到所需的信息，减少网络的通讯量，成为一个研究的热点。目前传统的Web信息检索系统基本有五种类型：基于目录的、基于机器人的、基于客户的、元搜索引擎和分布式搜索引擎。而所有这些类型均是基于客户／服务器模式的，这使得传统的Web信息检索系统存在对网络的有效带宽又较高的依赖性等诸多弊端。Agent的出现为Web信息检索系统提出了一条新的途径，使用移动Agent技术的Web信息检索系统具有避免大量数据在网络中的传输，降低系统队带宽的依赖，并且在网络环境不稳定的情况下依然能够保持稳定的工作等优点。本文在对移动Agent理论进行深入分析得基础上，将移动Agent理论应用于Web信息检索系统中，提出了一个基于移动Agent的信息搜索引擎的总体框架模型，设计了其中的重要模块MAF，并对一些相关的关键技术做了深入地研究，对所存在一些问题的解决方法进行了探讨。
司卫国[4]2005年在《基于移动Agent的Web信息检索系统的研究》文中研究指明随着Internet规模的迅速增长,网上的信息资源也随之迅速增长。WWW资源的迅速膨胀固然得益于其内在的分布性、开放性和异构性,但也正是这一点,使得用户在网上迅速、准确地获得所需信息变得越来越困难。因此,改善传统的检索模式,使Web信息检索系统能更迅速准确地查找到所需的信息,减少网络的通讯量,成为一个热门的研究领域。 在对基于Web的信息检索系统的研究现状和发展趋势以及移动Agent理论和技术进行深入分析研究的基础上,将移动Agent理论应用于Web信息检索系统中,提出了一个基于移动Agent的信息搜索引擎的总体框架模型,设计了其中的重要模块MAF,并对一些相关的关键技术做了深入的研究,对所存在一些问题的解决提出了自己的看法。最后,对所做的工作进行了总结并对在Web信息检索系统中移动Agent的应用前景进行了展望。
李红梅[5]2009年在《智能元搜索引擎关键技术研究》文中研究指明现有的搜索引擎存在覆盖率低和查准率低的缺陷,无法充分满足用户对信息的快速性与有效性要求。元搜索引擎通过调用多个搜索引擎来实现搜索,能较好解决现有搜索引擎的缺陷,但仍然存在智能化程度低、搜索结果的易用性差、无法满足个性化需求等问题。本文系统综述了智能元搜索引擎技术的研究现状和发展趋势,设计了一个基于Multi-Agent的智能元搜索引擎系统结构模型,并对其中的关键技术进行了研究。数据挖掘能够提取数据中隐含的知识,Web数据挖掘技术应用于搜索引擎中,为Web信息的利用提出了新的解决方案。Agent技术的发展日趋成熟,可有效应用于用户个性化智能信息检索中。因此,Web数据挖掘技术、智能Agent技术与元搜索引擎技术相融合,可提高元搜索引擎的智能化水平,使元搜索引擎技术上升到一个新的高度。本文的主要创新性成果如下所述:1.在元搜索引擎中吸收了聚类搜索引擎和个性化检索的关键元素,提出了一个基于Multi-Agent的智能元搜索引擎系统结构模型。采用移动Agent和常驻Agent相结合的搜索机制使系统具有更强的适应性,利用并行约简算法实现了常驻Agent对搜索结果的动态合并,可有效避免在结果合成Agent处产生瓶颈。给出了用户个性化模式的表示机制和更新机制,运用个性化检索和聚类浏览相结合的检索方式既能满足用户的个性化要求,提高用户查询的查准率,又能实现对搜索结果的结构化组织,便于用户快速定位有效信息。2.提出了一种基于虚拟语言模型的成员搜索引擎选择算法。采用将成员搜索引擎数据库与概念相关联的技术,通过静态学习得到数据库与各个概念之间的相关度,并建立数据库的特征描述。对于用户查询,先将其映射到相关概念,然后利用虚拟语言模型计算查询与成员搜索引擎数据库之间的相关性,结合用户对搜索引擎的偏好度实现个性化的成员搜索引擎调度策略。本算法可以弥补Web信息检索中短查询存在的问题,同时提高数据库选择的速度。实验结果表明该算法在搜索结果的查询精度上比采用CORI算法有明显的提高。3.针对结果合成算法中搜索引擎性能不均衡带来的问题,提出了一种基于群决策的合成算法。对搜索结果的排序位置和文本信息进行规范化处理得到文档的相关分值,平衡搜索引擎之间的差异。利用搜索引擎的性能评价,提出改进的影子文档方法估算非相关文档的分值。考虑成员搜索引擎对用户查询意图的相关程度因素,引入群决策思想实现对搜索结果的排序,将与用户查询意图密切相关的结果排在搜索结果的前面,从而提高查准率。该算法充分利用搜索结果的信息,计算简单、易于实现。实验结果表明与成员搜索引擎相比,其平均相关性有明显提高,并且优于Round-robin、CombSum和CombMNZ叁种合成算法。4.为了获得明确的聚类主题,提出了一种基于概念分组的Web搜索结果聚类算法。对概念分组算法进行了改进,突破了其对查询特征项的限制,利用特征词的同现文档频率来建立概念分组,进而挖掘Web搜索结果之间的语义关联,产生对查询主题的概念描述,实现对搜索结果的聚类。类别标签的选择综合考虑了特征词在类内和文档集中的重要性,使得标签具有较强的文档区分性。算法中对特征词选择进行了优化,保证了产生的类别标签具有明确的含义;通过对搜索结果的语义挖掘,实现了对Web搜索结果的主题发现,同时,具有对同义词的扩展能力。该算法具有较低的时间复杂度,能够满足实时的、语义的、重迭聚类的要求。实验结果表明该算法聚类性能较好,明显优于K-means聚类算法,并且具有较强的自适应性。与中文聚类搜索引擎比比猫相比,在聚类质量和类别标签上都与之相近,但能够产生含义更为明确的类别标签。
王芳芳[6]2011年在《基于Agent的网络信息检索》文中认为随着Web技术的巨大发展和日益普及,互联网已成为人们获取信息最重要的途径,其规模也正以惊人的速度在增长。但是由于现有搜索引擎在运行原理、检索机制、系统组织结构等方面固有的特点,使得它虽然在一定程度上缓解了人们搜索信息的难题,但还存在着一些缺点和不足。因此,改善传统的检索模式,使网络信息检索系统能更迅速准确地查找到所需的信息,减少网络的通讯量,成为研究的热点。移动Agent技术和跨平台语言的出现,为解决Web信息服务中的网络传输和信息检索展示了新的方法。随着互联网的飞速发展,想要获取有用的信息变得非常困难。迁移策略是移动Agent(Mobile Agent, MA)的核心技术之一,MA的效率很大程度上取决于迁移策略的优化。本文利用移动Agent改进遗传算法,提出了一种新的移动Agent迁移策略选择,该算法在检索目的性和效率上都有所提高,以及利用多个Agent共同来完成检索任务,本文给出多Agent动态任务分配的数学模型，通过该模型获得最优的任务分配的策略。本文在对移动Agent的研究基础上,设计开发了一个基于移动Agent信息检索系统,较好的解决了大量数据在网络中传输对网络资源的浪费和提高搜索效率的问题。随着Agent技术的发展,基于Agent的搜索引擎一定会付诸实现。
郭杨[7]2008年在《移动Agent技术在Web信息搜索上的研究》文中研究说明随着互联网技术的迅速发展和普及,人们的学习和工作越来越依赖于网络,人们希望通过互联网来获得各种信息资源,方便自己的学习生活和工作。但是随着信息的快速膨胀,网络用户的速增,网络带宽的发展速度跟不上网络用户增加的速度,于是低效的搜索技术加剧了网络堵塞,网络低带宽,高延迟成为限制网络发展和推广的一个瓶颈,合理有效的利用internet上的信息资源是计算机应用上的需要,也是当前计算机网络研究和开发的热点之一,移动agent技术的出现,为解决web信息搜索问题带来了革命性的方法。本文首先介绍了移动agent的概念,移动agent系统的体系结构以及关键技术,探讨移动agent系统面临的安全性问题及其解决方案,并分析比较了几个典型的移动agent平台。在此基础上深入分析了传统web搜索模式带来的缺陷并研究移动agent技术在web搜索上的优越性,从而利用移动agent技术来设计一种新型的web信息搜索系统模型,在设计与实现信息搜索系统时使用IBM公司的移动agent运行平台aglet,并采用与平台无关的、可移植性好的Java语言作为开发语言。将移动agent技术应用到web信息搜索中,节约大量的网络带宽,并且移动agent在服务器上执行时,不需要与客户机持续的连接,具有更大的灵活性和可靠性。
张真[8]2006年在《基于Ontology的分布式信息检索技术研究》文中研究表明WEB上的数字化信息呈爆炸式增长,Internet已经成为一个巨大的信息数据库。要在如此庞大且瞬息万变的Internet上获取所需的信息,必须一个有效的检索工具的协助。现有的搜索引擎只能反映用户所要检索内容的某一方面,无法保证内容的准确匹配。本体(Ontology)是特定领域的概念及术语的一个明确的形式化的描述,它不仅为规范化资源描述及用户查询提供了基础,也为更准确的搜索信息提供了保证。检索的过程中,大量的信息在网上流动,提供分布式检索方式将是提高信息检索效率的有效途径之一。本文第二章主要介绍了本体的概念、功能及描述语言,国内外对本体理论的研究现状,本体在信息检索中的应用等内容,并在此基础上阐述了分布式本体的构建。第叁章介绍了传统的搜索引擎与分布式信息检索,首先对传统信息检索的基本原理、技术及工具、信息检索发展现状等方面作分析研究,然后介绍了分布式计算和分布式检索的相关知识,并论述了用移动Agent技术实现分布式计算的特点及优势。第四章结合万维网的具体特点,从提高搜索引擎检索能力的角度,提出了基于Ontology的分布式信息检索技术。包括基于Ontology分布式信息检索系统的设计目标,并详细论述了检索体系框架、设计结构、各模块的基本功能,最后总结了信息检索系统的工作流程。本文第五章对信息检索系统模型中所涉及的关键技术进行了深刻的研究,并提出了理论上较为有效的解决方案。其中关键技术包括对领域Ontology构建问题的认识;应用语法相似度和语义相似度的计算来提高检索结果匹配的精确度;以及移动Agent平台在分布式信息检索系统的应用。
周悦[9]2007年在《基于Agent的校图书馆个性化服务系统的应用研究》文中研究指明本文是针对校图书馆个性化服务系统的开发实践拟就的。为了提高学校图书馆信息管理系统的个性化服务质量与水平,我校开展了基于智能Agent的图书馆个性化服务系统课题的研究。本文着重论述了开展这一课题研究过程中的相关技术与方法。本文在分析图书馆信息管理系统的个性化服务的研究现状的基础上,通过对智能Agent、搜索引擎以及web信息采集与挖掘等相关技术的研究,指出将智能Agent技术应用于图书馆个性化服务系统的开发是一条可行的途径,结合对个性化检索、用户兴趣特征学习和检索信息过滤等技术的研究,本文提出了一个基于Agent的图书馆个性化服务系统模型,并详细论述了模型的各个组成部分及其在系统中的作用。依据多智能Agent系统的设计思想,本文为个性化服务系统设计了搜索、过滤、用户、学习等Agent,并对各自的功能和策略进行了详细论述,通过为系统设计的专用接口,结合校图书馆信息管理系统的已有功能,实现了个性化检索、个性化用户界面定制、个性化服务信息定制、个人通告以及信息推送等个性化服务功能。为了实现个性化服务与智能检索,本文还对用于表示文档相似度、用户相似度、关键词及其隶属度、用户兴趣等信息的领域模型、文档模型、用户模型进行了详细的论述,并给出了相应度量值的计算方法。本文还详细论述了利用Java语言实现系统设计功能的相关技术与方法。研究结果表明,本文所论述的个性化服务实现方法能够有效地降低系统开发和技术实现的复杂性,能够为校图书馆信息管理系统提升个性化服务的质量与水平,该方法也容易被推广应用到其它应用系统中,以便增加个性化服务的功能。
王涛[10]2007年在《基于移动智能体的网络信息检索机制研究》文中研究表明随着网络技术的快速发展,传统的网络信息检索技术的缺点明显地暴露出来。如何解决网络信息检索技术存在的问题被提上了日程。本文分析了传统的网络信息检索技术的特点、分类、体系结构及其关键技术等,指出了其存在的不足。概要介绍了分布式人工智能领域的移动智能体技术的基本理论及其技术优势。在此基础上,提出了一种解决传统网络信息检索技术缺陷的新思想——将移动智能体技术引入网络信息检索领域中,构建基于移动智能体的网络信息检索系统。论文在构建了基于移动智能体的网络信息检索系统的系统模型后,对其运行机制进行了详细的阐述,并给出一个基于Aglet平台上的开发实例。对于系统中的几个非常关键的技术,本文也给出了详细的介绍。论文的最后给出了对本文研究成果的简单总结,并对下一步的研究工作进行了展望。
参考文献：
[1]. 基于移动agent的web信息检索系统的研究与设计[D]. 贾莉. 合肥工业大学. 2002
[2]. 基于本体的Web信息检索系统及其关键技术研究[D]. 秦春秀. 西安电子科技大学. 2005
[3]. 基于移动Agent的Web信息检索系统的研究[D]. 陈瑶. 武汉理工大学. 2007
[4]. 基于移动Agent的Web信息检索系统的研究[D]. 司卫国. 西安电子科技大学. 2005
[5]. 智能元搜索引擎关键技术研究[D]. 李红梅. 西安电子科技大学. 2009
[6]. 基于Agent的网络信息检索[D]. 王芳芳. 沈阳工业大学. 2011
[7]. 移动Agent技术在Web信息搜索上的研究[D]. 郭杨. 大连海事大学. 2008
[8]. 基于Ontology的分布式信息检索技术研究[D]. 张真. 中国海洋大学. 2006
[9]. 基于Agent的校图书馆个性化服务系统的应用研究[D]. 周悦. 大连海事大学. 2007
[10]. 基于移动智能体的网络信息检索机制研究[D]. 王涛. 吉林大学. 2007
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