面向主题的多Agent搜索系统

论文摘要

随着网络容量的不断增长,信息更新的不断加快,人们想快速地检索到符合自己要求的信息变得越来越困难。信息冗余、主题参杂等问题都影响了人们检索信息的效率。在解决这些问题的过程中,利用面向主题的技术提高信息检索的效率,是人们一直在研究的热点。本论文从面向主题信息检索的角度出发,研究了在信息检索过程中利用本体、知识库以及多Agent等技术来提高人们检索信息的效率。任何信息检索的过程都包含了用户根据自己的主题对信息进行分类的思想,如何满足用户的这种主题性检索才是信息检索亟需解决的问题。除了我们通常利用各种技术、算法来提高搜索引擎的查准率和查全率以外,我们还可以借助许多其他的方法来实现这个目的。本论文就介绍了一种结合了本体、知识库及多Agent技术的面向主题的检索方法。本论文的主要工作包括三个方面的内容。(1)找出符合用户检索意图的主题。在面向主题检索的过程中,弄清楚什么是主题是首要的问题。本论文中主题的涵义是指从用户角度出发的、对信息具有语义上的鉴别能力的概念。正是出于对语义的理解和利用,我们才考虑借助本体及知识库来解决对主题的描述及划分工作。搜索引擎不但要明白用户的主题,更要能通过一定的学习以达到对主题的“自我识别”。(2)把用户的主题有效地收集起来形成知识库。知识库在解决我们的面向主题的信息检索的问题起到了很大的作用。我们依据知识库对一个主题的“定性”来判断如何对用户提供的主题进行适当的“分解”,由多Agent系统来执行分解后的信息检索过程以及检索后的结果整理过程。(3)协作式搜索,提高检索的效率。为了更好的利用现有的搜索引擎的搜索能力以及它们对网页的分析能力,我们利用多Agent系统来进行同步检索,对同一个任务进行不同的检索,再去除其中的冗余信息,将这样的结果提供给用户,给用户带来便利。本论文中最终是为了实现在手机领域的具有主题性的信息检索。为了实现这样一个过程,我们设计了一个三层结构的搜索模型,分别用来处理用户检索词、主题分析以及协作式搜索。主题分析的工作主要依靠本体知识库来完成。为了构建一个适合本系统的、简单的本体知识库,我们借助网页分类相关技术来确定我们的关键词列表,并以这些关键词为初始原语组织了一个简单的手机本体。多Agent在本论文中的应用只是传统的多Agent系统的一个很小的部分,因为在本论文中我们只是借助利用多Agent系统来实现对一个检索任务的多引擎搜索和结果的无冗余汇总。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 国内外研究现状
• 1.1.1 研究现状
• 1.1.2 论文选题意义
• 1.2 论文主要内容
• 1.2.1 面向主题的多Agent 检索模型
• 1.2.2 基于用户推荐和知识学习的主题词派生算法研究
• 1.2.3 多Agent 检索模型中知识库的研究与构建
• 1.2.4 论文创新点
• 1.3 要解决的主要问题
• 1.3.1 关键词抽取及词性分析
• 1.3.2 多Agent 协作
• 1.3.3 主题派生
• 1.4 论文总体结构
• 2 基础知识
• 2.1 互联网及搜索引擎的发展
• 2.1.1 互联网发展概况
• 2.1.2 搜索引擎发展概况
• 2.1.3 新的问题
• 2.2 面向主题技术
• 2.3 Agent 及多 Agent 技术
• 2.4 本体与知识库技术
• 2.5 页面分析及分类技术
• 3 面向主题的多Agent 搜索模型
• 3.1 模型分析与设计
• 3.2 主要功能分析
• 3.2.1 用户接口层
• 3.2.2 主题层
• 3.2.3 协作层
• 3.3 主要算法描述
• 3.4 实验分析
• 3.5 小结
• 4 多 Agent 检索中网页信息分类技术分析与应用
• 4.1 网页信息与分类、聚类技术
• 4.1.1 网页信息
• 4.1.2 自动分类
• 4.1.3 自动聚类
• 4.2 自动分类原理
• 4.2.1 主要自动分类技术
• 4.2.2 矢量模型
• 4.2.3 在多文档情况下的矢量模型的修正
• 4.3 文本信息的噪声模型
• 4.3.1 噪声模型
• 4.3.2 噪声的提取
• 4.4 信息分类实例应用
• 4.4.1 实验步骤
• 4.4.2 样本与类向量
• 4.4.3 实验流程
• 4.5 小结
• 5 多 Agent 检索中知识库的构建与应用
• 5.1 本体的构建
• 5.1.1 本体
• 5.1.2 本体结构
• 5.1.3 手机本体的构建步骤
• 5.2 知识库模型
• 5.2.1 本体知识库的特点
• 5.2.2 知识库模型
• 5.3 多Agent 检索中知识库的构建
• 5.3.1 本体知识库在本系统中的作用
• 5.3.2 本体知识库的构建过程
• 5.4 小结
• 6 面向主题的多Agent 搜索系统
• 6.1 多Agent 系统和多Agent 通信
• 6.2 系统整体框架结构
• 6.3 基于 lucene 的全文搜索引擎的构建
• 6.4 面向主题的多Agent 推荐搜索
• 6.5 小结
• 7 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录