| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| §1．1 前言 | 第8-9页 |
| §1．2 智能搜索引擎及其相似产品智能浏览器，智能体的研究现状 | 第9-13页 |
| §1．3 本系统的研究目标 | 第13-15页 |
| 第二章 INTERNET智能信息AGENT涉及领域知识 | 第15-23页 |
| §2．1 AGENT的定义和特点 | 第15-17页 |
| §2．2 软件AGENT的研究现状 | 第17-18页 |
| §2．3 机器学习 | 第18-19页 |
| §2．4 数据存储与知识库 | 第19-21页 |
| §2．5 WEB文档的特点 | 第21-23页 |
| 第三章 信息过滤系统 | 第23-38页 |
| §3．1 信息过滤系统的目标 | 第23页 |
| §3．2 当前信息AGENT信息过滤系统的现状 | 第23-24页 |
| §3．3 当前常用的信息过滤技术 | 第24-25页 |
| §3．4 本信息过滤系统采用的技术 | 第25-36页 |
| §3．4．1 Web文档信息的提取 | 第25-29页 |
| §3．4．2 中文分词技术 | 第29-33页 |
| §3．4．2．1 启发式预处理法 | 第30-32页 |
| §3．4．2．2 最大匹配分词法算法 | 第32-33页 |
| §3．4．3 基于向量空间法的信息过滤方法 | 第33-36页 |
| §3．4．4 知识库技术 | 第36页 |
| §3．5 信息过滤子系统的特点 | 第36-38页 |
| 第四章 兴趣学习系统 | 第38-53页 |
| §4．1 兴趣学习的目标 | 第38页 |
| §4．2 兴趣学习的现状 | 第38-39页 |
| §4．3 当前流行的兴趣学习的方法 | 第39-42页 |
| §4．4 本兴趣学习系统采用的技术 | 第42-52页 |
| §4．4．1 启发式兴趣学习 | 第42-43页 |
| §4．4．2 决策树兴趣学习 | 第43-51页 |
| §4．4．2．1 理论依据 | 第45-46页 |
| §4．4．2．2 基于web page的ID3算法实现过程 | 第46-47页 |
| §4．4．2．3 ID3算法程序设计 | 第47-51页 |
| §4．4．3 主动服务机制 | 第51-52页 |
| §4．5 兴趣学习机制的特点 | 第52-53页 |
| 第五章 系统的实现技术 | 第53-66页 |
| §5．1 系统开发平台 | 第53-54页 |
| §5．2 知识库建立，表结构及表的关联 | 第54-58页 |
| §5．2．1 知识库表结构 | 第54-57页 |
| §5．2．2 知识库表关联 | 第57-58页 |
| §5．3 系统总框图 | 第58页 |
| §5．4 系统工作流程 | 第58-59页 |
| §5．5 系统软件总框图 | 第59-60页 |
| §5．6 系统各模块功能实现 | 第60-66页 |
| 结论 | 第66-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
