基于MAS的信息合作過(guò)濾關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展和在世界范圍內(nèi)的普及，Web信息正以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)，在這樣一個(gè)無(wú)限、無(wú)序、無(wú)邊的空間里，快速、準(zhǔn)確的查詢到所需要的信息已經(jīng)成為一件非常困難的事。如何幫助用戶從互聯(lián)網(wǎng)的海量信息中獲得真正需要的信息正成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息獲取技術(shù)研究領(lǐng)域須迫切解決的一個(gè)問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，智能信息過(guò)濾技術(shù)正成為非常重要的研究方向，信息過(guò)濾技術(shù)的發(fā)展方向應(yīng)該是不斷貼近用戶需求，模擬人類(lèi)智慧，其智能化、個(gè)性化發(fā)展已經(jīng)成為必然的發(fā)展趨勢(shì)。

2、 本文主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的個(gè)性化服務(wù)，通過(guò)分析用戶興趣的反饋信息，對(duì)用戶不再感興趣的信息進(jìn)行及時(shí)過(guò)濾，并向用戶推薦其可能感興趣信息而展開(kāi)研究工作的。研究的目的在于希望通過(guò)在客戶端瀏覽器上引入界面Agent、學(xué)習(xí)Agent和合作過(guò)濾Agent的協(xié)調(diào)工作，加強(qiáng)和改進(jìn)客戶端瀏覽器的功能，提高信息采集質(zhì)量和信息搜索效率，實(shí)現(xiàn)面向用戶興趣的信息檢索。本文的主要工作包括： ①提出了基于MAS(Multi-Agent System，簡(jiǎn)稱MA

3、S)的信息合作過(guò)濾(Information Collaborative Filtering,簡(jiǎn)稱ICF)模型，ICF通過(guò)建立用戶個(gè)人模型和共同模型來(lái)呈現(xiàn)用戶興趣，同時(shí)引入反饋學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)用戶興趣，對(duì)用戶興趣進(jìn)行更新。 ②提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的用戶興趣反饋學(xué)習(xí)算法。根據(jù)用戶一段時(shí)間內(nèi)的瀏覽行為和對(duì)瀏覽內(nèi)容的評(píng)價(jià)結(jié)果，學(xué)習(xí)Agent使用動(dòng)態(tài)Q學(xué)習(xí)算法對(duì)用戶模型更新。 ③在對(duì)頻繁項(xiàng)挖掘算法FP-tree改進(jìn)的基礎(chǔ)上，給出了帶有

4、用戶興趣度權(quán)值的信息過(guò)濾算法IWFP-tree。IWFP-tree能夠從相似用戶興趣中推導(dǎo)出用戶的新興趣。 ④使用面向Agent的編程語(yǔ)言JACK實(shí)現(xiàn)了ICF原型系統(tǒng)。以江蘇大學(xué)數(shù)字圖書(shū)館中總?cè)萘拷f(wàn)字的科技文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)源對(duì)ICF進(jìn)行了原型實(shí)驗(yàn)測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明同使用FP-growth算法進(jìn)行信息過(guò)濾的合作過(guò)濾系統(tǒng)(CollaborativeFiltering Systems based Frequency Pattern-G