【摘 要】
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近年来,随着Internet 的不断普及,越来越多的用户利用搜索引擎来搜索网上的信息,尽管搜索引擎的发展已经比较成熟,但人们却发现要准确、快速地找到自己所需要的信息越来越困
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近年来,随着Internet 的不断普及,越来越多的用户利用搜索引擎来搜索网上的信息,尽管搜索引擎的发展已经比较成熟,但人们却发现要准确、快速地找到自己所需要的信息越来越困难。随着计算机智能化研究的不断发展,具有良好适应性和学习特征的Agent 技术已经成为信息检索领域一个很有前途的研究热点,有望解决网上信息的获取问题。论文首先分析了Internet 信息检索的发展历史和现存的问题,然后介绍了人工智能领域Agent 的相关技术,说明了基于Agent 系统的特点和优势,提出了一个面向用户个性的信息检索的系统模型,并以具体的软件架构为例说明了该模型的可行性,然后从网上信息检索、信息保存及修改、数据库访问等三个主要的方面对系统的运行机制进行了说明,并结合具体的软硬件环境简单讨论了该模型的实施。接着,对智能Agent 的算法进行了讨论。首先引入了文档的向量空间模型以及相应的相似度算法,在这个基础上分析了文档聚类算法的基本原理,运用该原理提出了一个基于反馈的用户信息检索模型,并从模型建立、文档过滤和模型重建等三个方面对该模型进行简要的讨论,通过对该模型的讨论说明了该模型能够有效解决用户信息检索模型中存在的问题,体现了该系统一定的智能性特征。论文最后对进一步需要研究的问题进行了展望。
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