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基于多Agent的智能信息检索系统研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
第1章 绪论第13-19页
   ·论文研究背景及意义第13-14页
     ·传统搜索引擎第13页
     ·基于AGENT的智能信息检索第13-14页
     ·课题研究的意义第14页
   ·国内外研究现状第14-16页
   ·智能信息检索的特征第16-17页
   ·作者的主要工作和论文组织第17-19页
第2章 AGENT与MULTI-AGENT技术第19-35页
   ·AGENT概述第19-22页
     ·特性第19-20页
     ·分类第20-22页
   ·AGENT的结构第22-26页
     ·通信管理机第23-24页
     ·推理控制机第24-25页
     ·AGENT状态栏第25页
     ·AGENT知识库第25-26页
   ·AGENT的形式化定义第26-27页
   ·MULTI-AGENT概述第27-31页
     ·MULTI-AGENT的分类第27-29页
     ·MULTI-AGENT的交互第29-31页
   ·AGENT技术在信息检索中的应用第31-32页
   ·AGENT实现技术第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于多AGENT的智能信息检索框架第35-46页
   ·IIR M-AGENT框架第35-39页
     ·AGENT群组第35-36页
     ·IIR M-AGENT的二层结构第36-37页
     ·IIR M-AGENT的详细框架第37-39页
   ·AGENT之间的协作第39-41页
     ·智能搜索功能第39-40页
     ·自动通告功能第40-41页
     ·导航条功能第41页
   ·PMA的三个主要模块第41-45页
     ·PMA中三个模块的相互关系第43-44页
     ·三个AGENT的整体关系第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第4章 用户AGENT第46-67页
   ·用户个性化服务的核心技术——用户建模第46-51页
     ·用户建模的信息来源第46-47页
     ·用户模型的表示第47-49页
     ·用户建模技术分类第49-51页
   ·改进的用户模型第51-55页
   ·用户模型生成与更新算法第55-59页
     ·用户模型生成算法第55-56页
     ·用户模型更新算法第56-57页
     ·利用用户兴趣知识进行个性化分析第57-59页
   ·用户模型实现第59-62页
     ·用户模型设计第59-61页
     ·用户模型与其它功能模块的关系第61-62页
   ·用户个性化信息检索AGENT设计第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第5章 信息搜索AGENT第67-82页
   ·WWW信息构造分析第67-68页
   ·信息搜索AGENT的算法实现第68-69页
   ·AGENT与INTERNET搜索引擎的连接第69-73页
   ·改进的不完全遍历搜索算法第73-76页
     ·深度受限的动态调整算法第73-74页
     ·深度受限的顺序搜索算法第74-75页
     ·深度受限的并行广度搜索算法第75-76页
   ·WEB信息的自主搜索第76-78页
   ·信息搜索AGENT的体系结构第78-81页
     ·收集控制第79-80页
     ·触发器第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第6章 信息过滤AGENT第82-92页
   ·信息过滤技术的发展第82-85页
     ·信息过滤技术的理论背景第82-83页
     ·信息过滤系统的研究第83-85页
   ·信息过滤算法的类型第85-86页
     ·基于关键词向量的信息过滤方法第85页
     ·基于文章集的信息过滤方法第85-86页
     ·社会过滤的方法第86页
   ·信息过滤AGENT的算法实现第86-90页
     ·向量空间模型第86-87页
     ·过滤算法的实现第87-90页
   ·信息过滤AGENT的体系结构第90-91页
   ·本章小结第91-92页
结论第92-94页
参考文献第94-99页
致谢第99-100页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第100页

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