摘要 | 第1-10页 |
ABSTRACT | 第10-11页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
·问题提出的背景 | 第11-12页 |
·课题研究的意义 | 第12页 |
·国内外智能信息检索的研究现状 | 第12-15页 |
·本文主要工作及其贡献 | 第15页 |
·论文结构 | 第15-17页 |
第二章 生物信息数据库及其检索系统 | 第17-26页 |
·生物信息数据库概况 | 第17-19页 |
·生物信息检索系统 | 第19-25页 |
·SRS | 第20-21页 |
·Entrez | 第21-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第三章 智能Agent技术 | 第26-39页 |
·智能Agent概述 | 第26-37页 |
·Agent的基本概念和思想 | 第26-29页 |
·Agent的体系结构 | 第29-34页 |
·多Agent系统 | 第34-35页 |
·基于对象的Agent编程模型 | 第35-37页 |
·智能Agent应用于生物信息检索的可行性 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第四章 基于智能Agent的个性化生物信息检索系统总体设计 | 第39-47页 |
·设计思想 | 第39-43页 |
·学习Agent | 第40-41页 |
·信息Agent | 第41-42页 |
·两个Agent的关系 | 第42-43页 |
·系统体系结构 | 第43-46页 |
·系统总体体系结构 | 第43-45页 |
·系统工作流程图 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第五章 系统具体实现 | 第47-60页 |
·Agent与Entrez搜索引擎的连接 | 第47-49页 |
·文本特征的提取 | 第49-50页 |
·用户兴趣模型表示 | 第50-51页 |
·文本相似性度量 | 第51页 |
·跟踪用户行为获得用户感兴趣文本 | 第51-52页 |
·利用遗传算法获取用户兴趣模型 | 第52-57页 |
·遗传算法介绍 | 第52-55页 |
·算法描述 | 第55-57页 |
·信息Agent向用户推送信息 | 第57页 |
·基于对象的Agent编程实现 | 第57-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第六章 实验结果及分析 | 第60-65页 |
·系统效果分析 | 第60-62页 |
·相关工作比较 | 第62-64页 |
·与搜索引擎的比较 | 第63页 |
·与其它信息Agent的比较 | 第63-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第七章 结束语 | 第65-67页 |
·全文工作总结 | 第65-66页 |
·进一步工作 | 第66-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-72页 |