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时间:2019-07-02
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1、基于本体的个性化检索智能Agent模型探讨基于本体的个性化检索智能Agent模型探析张秀兰,蒋玲(辽宁师范大学,大连116029)摘要:本文针对关键词检索无法反映出文章的语义信息及无法满足用户的个性化检索的问题,结合本体和智能Agent技术,提出了一种基于本体的信息检索智能Agent模型,研究并分析了在这种模型框架下检索信息的流程。关键词:本体,Agent,个性化检索Ontology-basedPersonalizedRetrievalBrainpowerAgentModelZhangXiulan,JiangLing(LiaoningNormalUniv
2、ersity,Dalian,116029)Abstract:Aimingatsolvingtheproblemsthatkeywordsretrievalcan’treflectsemanticinformationorsatisfytheuser’spersonalizedretrieval,thepaperproposesthearchitecturecalledontology-basedpersonalizedretrievalbrainpoweragentbycombiningtheontologyandtheagenttechnology.T
3、henthepaperresearchesandanalysesinformationflowunderthemodel.Keywords:Ontology,Agent,PersonalizedRetrieval引言:面对当今网络的“信息迷向”和“信息过载”的现象,人们提出了个性化的主动信息服务。在实现个性化的主动信息服务中,智能Agent技术起到了至关重要的作用。在信息检索中引进Agent技术,能够提高搜索引擎的知识处理能力和理解能力,发挥搜索引擎与Agent技术各自的优势,将为开发新一代功能更强大的网上信息搜索系统提供广阔的天地,将搜索引擎与智能代理
4、技术结合起来是建立新的检索模式的必然趋势。Excite[1]应用的检索词“智能概念提取”技术(IntelligentConceptExtraction),对用户输入的关键字进行扩展:这种搜索引擎突破了传统搜索引擎中相对比较简单的根据关键字是否匹配,以及关键字在文档中出现的频率等来判断被搜索的文档是否符合搜索条件的简单逻辑,它借助数据字典扩展搜索条件,通过模式的提取和识别抽象化条件与文档之间的联系。一些用户个性化信息检索系统,WebWatcher[2],Washington大学开发的ShoPBot,Stanford大学开发的Fab等,这些信息检索系统都是一
5、些基于Agent的智能化的程序,主要通过学习用户的历史关联信息,在线引导用户检索感兴趣的信息。这种为用户导航的方式每次只能浏览一个站点,效率比较低,而且无法避免用户浏览以前已经浏览过而现在不需再看的文档或链接。此外,由于没有有效地适应信息源信息变化的机制,不能及时为用户提供新的信息,因而无法为用户快速定位感兴趣的主题。中国科学技术大学的汪晓岩[3]等设计了一个面向Internet的个性化信息检索系统,采用分布式Agent技术,适用于Internet上文档的并行查询与检索。该系统能够满足人们在信息检索时的个性化要求,反映了当前及今后信息检索领域发展的趋势。
6、第4页共4页基于本体的个性化检索智能Agent模型探讨该信息检索系统从用户的角度出发,为了满足不同用户个性化检索的需求,采用相关反馈学习算法和基于多用户个性化模式的层次智能信息滤波算法,过滤掉了大量不相关文档,有效地消除了用户迷茫问题。采用用户与用户Agent以及用户Agent与信息Agent的交互机制,智能化适应用户兴趣的变化及环境的变化。程静[4]等采用Agent对Web信息进行过滤,将WebUsageMining和WebContentMining集合起来,在服务器端对用户日至文件进行分析,构建用户模型,实现信息的有选择服务。目前,在信息检索个性化服
7、务研究方面,主要还集中在根据关键词来描述用户和资源的特征,并通过关键词匹配方式实现用户和资源信息的对应关系,即是使用索引术语表示文档和查询,并利用向量来计算相似度,这种方法虽然计算方法简单,但基于关键词向量空间的建模和计算并不能十分准确地反映文章的语义信息和用户的个性化信息,因此会丢失很多语义方面的信息[5],无法满足用户极具个性化的查询需求。为了改善这种状况,人们把本体(Ontology)引入到信息的挖掘中来,建立具有自主性、移动性、智能性的信息,探索基于本体的智能信息Agent,本体论(ontology)不仅为规范化资源描述及用户查询提供了基础,也为
8、更准确地搜索信息提供了保证。本体作为一种新的知识表示方式,将知识表示扩展到语义的
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