一种复杂自适应搜索模型

发布时间：2018-11-24 16:54

【摘要】：针对互联网开放性、层次性、演化性、巨量性等本质特性,从复杂自适应系统这一全新的角度,以农业垂直搜索为应用背景,提出一种复杂自适应搜索模型.该搜索模型的主要特点是通过建立信息采集、分类、清洗与服务智能体联盟,组成多智能体实验环境.通过建立模型的学习机制与进化机制,改善搜索模型对网络环境的动态适应能力.经过与现有主流搜索引擎的比较实验发现,它在查准率方面具有明显优势.同时,由于该搜索模型具备通用的结构体系,因而在建立其它行业的垂直搜索模型时,可被方便地移植使用.
[Abstract]:In view of the essential characteristics of the Internet, such as openness, hierarchy, evolution and mass, a complex adaptive search model is proposed from the perspective of complex adaptive system and the application background of vertical agricultural search. The main feature of the search model is to form a multi-agent experimental environment by establishing a coalition of information collection, classification, cleaning and service agents. The learning mechanism and evolutionary mechanism of the model are established to improve the dynamic adaptability of the search model to the network environment. By comparing with the existing mainstream search engine, it is found that it has obvious advantages in precision. At the same time, because the search model has a common structure system, it can be easily transplanted to other industries in the establishment of vertical search model.
【作者单位】： 中国科学院智能机械研究所智能决策实验室;中国科学技术大学自动化系;合肥工业大学数学系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(N0.60774096)
【分类号】：TP182

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2354407