基于Agent的智能元搜索引擎兴趣挖掘与调度策略的研究与实现

发布时间：2017-04-15 06:06

  本文关键词：基于Agent的智能元搜索引擎兴趣挖掘与调度策略的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着网络数据的不断增长及用户需求的不断提高，传统搜索引擎逐渐暴露出信息覆盖率低、智能化服务水平不足等方面的问题，能够有效提高信息检索覆盖率及准确率的智能元搜索引擎因而被提出并得到广泛关注。本文重点研究基于Agent的智能元搜索引擎中用户检索兴趣的挖掘与建模，以及成员搜索引擎调度策略，为获得高质量的检索结果提供支持。 本文首先明确了目前搜索引擎存在的不足之处及国内外的相关研究，然后概述了本文研究及功能实现所需的相关理论与技术。接下来提出了可解决目前搜索引擎不足的基于Agent的智能元搜索引擎体系结构，包括其框架模型、Agent结构模型及系统工作模式。随后着重研究了用户检索兴趣挖掘方法，，给出挖掘用户检索兴趣的过程，设计了用户兴趣模型，给出了相关实现算法与数据库设计。接下来重点介绍了成员搜索引擎调度策略的设计与实现，给出搜索引擎能力模型，并提出基于概念格与基于日志分析的两种搜索引擎能力评价方法，最后结合用户兴趣设计实现成员搜索引擎调度策略。 针对用户兴趣建模、调度策略生成以及检索结果相关性效果的测试结果表明，本文提出的基于Agent的智能元搜索引擎的检索兴趣挖掘方法能有效挖掘用户兴趣，建立能代表用户兴趣的模型，成员搜索引擎调度策略能给出符合用户兴趣的调度策略，明显提高检索结果相关程度，能够为提高用户信息检索效率提供充分支持。
【关键词】：元搜索引擎 兴趣挖掘 调度策略 Agent
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 研究目标与内容8
• 1.3 国内外研究现状与分析8-11
• 1.3.1 典型的元搜索引擎9
• 1.3.2 用户检索兴趣挖掘9-10
• 1.3.3 成员搜索引擎调度策略10-11
• 1.4 本文的组织结构11-13
• 第二章 相关技术概述13-19
• 2.1 Agent 理论与技术13-15
• 2.2 元搜索引擎15-16
• 2.3 搜索引擎评价方法16
• 2.4 本章小结16-19
• 第三章 基于 AGENT 的智能元搜索引擎体系结构19-25
• 3.1 系统框架模型19-20
• 3.2 系统 Agent 结构模型20-22
• 3.3 智能元搜索引擎工作模式22-23
• 3.4 本章小结23-25
• 第四章 用户检索兴趣挖掘方法25-35
• 4.1 检索兴趣挖掘过程25-26
• 4.2 用户兴趣模型与更新26-27
• 4.3 检索兴趣挖掘与建模的实现27-33
• 4.3.1 兴趣特征向量获取27-30
• 4.3.2 用户兴趣更新算法30-32
• 4.3.3 相关数据库设计32-33
• 4.4 本章小结33-35
• 第五章 成员搜索引擎调度策略的设计与实现35-49
• 5.1 搜索引擎能力模型35-36
• 5.2 基于概念格的搜索引擎评价方法36-40
• 5.2.1 利用检索结果构造概念格37-39
• 5.2.2 计算概念格间距离39-40
• 5.3 基于日志分析的搜索引擎评价方法40-42
• 5.3.1 搜索引擎日志格式40-42
• 5.3.2 基于日志分析的搜索引擎评价42
• 5.4 结合用户兴趣模型的调度策略实现42-46
• 5.4.1 成员搜索引擎调度策略实现43-44
• 5.4.2 成员搜索引擎接口规则的设计与实现44-46
• 5.5 本章小结46-49
• 第六章 实验测试与分析49-63
• 6.1 实验环境与相关技术测试49-51
• 6.1.1 实验环境49
• 6.1.2 文本分类测试49-51
• 6.2 用户检索兴趣挖掘实验51-56
• 6.2.1 用户兴趣模型建立测试51-55
• 6.2.2 用户兴趣模型更新55
• 6.2.3 基于查询扩展的检索测试55-56
• 6.3 搜索引擎调度策略效果实验56-62
• 6.3.1 基于概念格的搜索引擎评价方法56-57
• 6.3.2 基于日志分析的搜索引擎评价57
• 6.3.3 调度策略生成过程57-60
• 6.3.4 检索结果相关性测试60-62
• 6.4 本章小结62-63
• 第七章 结束语63-65
• 7.1 论文工作总结63
• 7.2 后续工作展望63-65
• 致谢65-67
• 参考文献67-71
• 在研期间研究成果71-72

【参考文献】

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1 李红梅;智能元搜索引擎关键技术研究[D];西安电子科技大学;2009年

  本文关键词：基于Agent的智能元搜索引擎兴趣挖掘与调度策略的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：307756