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 |