信息检索相关学年毕业论文范文,与Multi-Agent技术在元搜索引擎中的应用相关毕业论文的格式

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【摘 要 】随着科技的迅猛发展,对Agent技术的研究已成为当前的前沿热点问题之一.本文将Agent技术运用到元搜索引擎中,建立一个基于Multi-Agent的元搜索引擎系统模型.该模型采用多Agent组织结构,在一定程度上弥补了元搜索引擎智能化程度低、无法满足个性化需求方面的缺陷.文中将元搜索引擎中的Agent分成管理Agent和任务Agent两大类,并对模型中多Agent之间的通信方式、协调机制和性能评价进行了深入研究.

【关 键 词 】Agent;元搜索引擎;个性化检索

Agent技术最早源于分布式人工智能(DAI),从80年代以来,Agent技术已经从DAI领域中拓展开来,广泛应用到很多其他领域,包括电子商务、工作流管理、运输系统、网上信息检索系统以及其他的网络应用等.Multi-Agent技术在元搜索引擎中的应用就是Agent在信息检索系统中的典型应用之一.目前,对于Agent技术的研究主要分为智能Agent、多Agent系统(Multi-Agent System,简称MAS)和面向Agent的程序设计(Agent Oriented Programming,简称AOP)三个方面.本文将Multi-Agent技术运用于元搜索引擎中,提出了一个基于多Agent的元搜索引擎系统模型.该模型既具备Agent技术智能性的特征,还具有元搜索引擎较传统搜索引擎查全率高的优势,不但能够弥补元搜索引擎在智能化程度低、无法满足用户个性化需求等方面的缺陷,还能在一定程度上提高系统的灵活性和易用性.

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1.基于Multi-Agent的元搜索引擎系统

由于每个独立搜索引擎的覆盖面有限,人们不得不同时调用多个独立搜索引擎进行检索,于是元搜索引擎应运而生.元搜索引擎是建立在多个独立搜索引擎之上的一种综合性搜索引擎,它接收用户搜索请求并将查询任务分发给各独立搜索引擎,并将各独立搜索引擎返回的查询结果按照一定规则重新整理后呈现给用户.因此,元搜索引擎又被称为“搜索引擎之上的搜索引擎”或“搜索引擎之母”.由于元搜索引擎能够利用多个独立搜索引擎同时进行查询,相对于传统搜索引擎,信息的查全率就有了很大提高.但是,元搜索引擎还处在发展阶段,某些技术尚不够成熟,在一定程度上存在智能化程度偏低、无法满足用户的个性化检索需求的缺陷.为解决这一问题,本文在元搜索引擎中引入Agent技术,建立一个基于Multi-Agent的元搜索引擎系统模型,该模型综合了Agent和元搜索引擎两者的优势,能具备较高的系统性能.

1.1 基于Multi-Agent的元搜索引擎系统模型

图1是建立的基于Multi-Agent的元搜索引擎系统模型.该模型采用Agent组织来实现元搜索引擎的智能化和个性化,利用多个Agent协同工作,通过各个Agent间的交互通讯和合作,不仅能够开发新的问题求解方法,还能够从相互学习中进一步完善提高各Agent的基本能力,理论上可提高查全率与查准率.

该系统主要由用户交互Agent、兴趣学习Agent、查询扩展Agent、查询管理Agent、成员Agent和结果整合Agent以及个性化模式库和引擎性能评价库组成.

1.2 基于Multi-Agent的元搜索引擎模型的系统功能

用户交互Agent是用户与元搜索引擎的交互接口,一方面它获取用户的查询请求,递交给查询扩展Agent;另一方面将用户的行为日志递交给兴趣学习Agent,由兴趣学习Agent分析挖掘用户兴趣,将获得的个性化模式存入个性化模式库中,并实时调整、改善用户兴趣模型,智能地协助用户进行信息检索.查询扩展Agent将请求中所含的有效参数分解出来,按一定语法格式重组后,将查询指令发送给查询管理Agent;查询管理Agent除将查询任务分发给各成员Agent外,还负责管理各Agent之间的协调和通讯;各成员Agent完成搜索任务后,将各自查询结果发送给结果整合Agent,再由结果整合Agent进行归并、去重、排序,最终按统一格式将查询结果返回给用户交互Agent,显示给用户.


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个性化模式库用于储存用户的个性化模式,这些个性化模式是由兴趣学习Agent根据用户以往的行为记录经验,对相关信息进行分析、挖掘和推理而得到的兴趣模型,也可通过用户主动提出自己的兴趣爱好或对元搜索引擎查询结果进行评价反馈获得;引擎性能评价库中存放各个成员搜索引擎的性能评价值信息、响应时间信息、返回链接数信息以及异常信息等.

2.多Agent间的通信

在基于Multi-Agent的元搜索引擎系统中,要想检索到想要的结果,实现各Agent之间的信息传递,就需要有共同的通信语言和通信机制来保证各之间正常的交流通信.

2.1 Agent通信语言

目前国际上最通用的Agent通信语言主要是KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)和FIPA ACL.本系统中各Agent间的通信语言可采用现在被广泛使用和接受的KQML[15].该语言既是一种Agent间的消息表达格式,也是一种消息处理协议,它规定了消息格式和消息传送系统,为Multi-Agent系统的通信和协作提供了一种通用框架.因为标准是开放的,各种语言可以用来传送知识,也可以集成在KQML中.

2.2 Agent通信机制

在多Agent系统中,通信方法大致可分为黑板系统和消息/对话系统.

(1)黑板系统原理

黑板系统是传统的人工智能系统和专家系统的议事日程的扩展,通过使用合适的结构支持分布式问题求解.在多Agent系统中黑板提供公共工作区,Agent可以互相交信息、知识和数据.Agent可以在任何时刻访问黑板,获取新的信息.它一般只选取对当前工作需要和预测将要需要的信息.在黑板系统中Agent之间不发生直接通信.每个Agent独立完成所求解的问题.黑板可以用在任务共享和结果共享系统中.各个Agent在访问黑板时要从大量的信息中决定需要的内容.其原理如图2所示. (2)消息传送原理


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采用消息通信是实现灵活复杂的协同策略的基础.一个Agent叫发送者,传送特定的消息到另一个Agent,即接收者.与采用消息通信和黑板系统不同,两个Agent之间直接进行数据交换,一个Agent直接将特定消息发送给另外的一个Agent.为了协同需要,Agent之间的通信协议必须定义好通讯过程、消息格式和通信语言,而且Agent必须明确知道语言的语义.消息的语义内容知识是分布式问题求解的核心部分.面向消息的Agent系统的原理如图3所示.

3.多Agent协商

在基于Multi-Agent的元搜索引擎系统模型中,要想保证各Agent之间通过合作交流完成信息检索,避免产生资源的冲突和死锁,就需要有共同的协商机制来规范控制各Agent的行为,使之井然有序地进行,保证Agent之间通过协商对某些问题达成一致意见.

先根据功能及结构的不同,将本系统模型中各Agent划分为两大类:Facilitator-Agent和Crawler-Agent.Facilitator-Agent(简称F-Agent)又称为管理Agent,它主要负责计划的制定、任务的分配以及Agent之间的通信管理;Crawler-Agent(简称C-Agent)又称为任务Agent,它们执行具体爬行的任务,受到F-Agent的管理.本模型中,除了查询管理Agent具备F-Agent和C-Agent双重身份外,其他各Agent都属于C-Agent.

下面介绍两种应用于搜索引擎中的Agent协商协议.

4.性能评价

在基于Multi-Agent的元搜索引擎系统中,系统的性能主要受到各Agent的自身能力和成员搜索引擎调度机制的影响.对Agent的自身能力评价,可通过其能力值来直接判定;成员搜索引擎的调度机制可通过其对应的成员Agent的奖励情况进行调整.

4.1 Agent自身能力评价

5.结束语

近几年,随着Agent技术的不断成熟,MAS在信息检索中的应用研究逐渐成为热点.利用MAS可以解决元搜索引擎中许多无法解决或解决不好的问题.本文提出一个适用于元搜索引擎的多Agent组织结构,在此基础上将各Agent按功能不同分为管理Agent和任务Agent两大类,同时对Agent的通信、协商以及能力评价都进行了详细研究.随着MAS系统方法的不断改进,Multi-Agent技术在元搜索引擎中的应用也有了良好的发展前景.

参考文献

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[4]Ar

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基金项目:河北省科学技术研究与发展计划项目(12213511D).

作者简介:黄亮(1981—),男,河北邯郸人,河北省信息安全测评中心工程师,主要研究方向:计算机通信.

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