基于Agent的Web挖掘模型研究与设计

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在互联网这个信息海洋中,人们越来越感到信息的泛滥和查找的艰辛,于是用户便希望拥有一块根据自己的需要而显示相应信息的“私人空间”,基于用户的需求和自身发展的需要,向用户提供个性化的服务已经日益成为互联网的一个发展趋势。Web挖掘和Agent技术是实现Web个性化服务的关键技术。为此,本文提出一个基于Agent的Web挖掘模型,并基于此,设计一个个性化出版物信息发布系统,该系统实现:书籍信息检索个性化:在用户可以浏览所有书籍的基础上,根据用户的兴趣、爱好和特性,快速适应用户兴趣的变化和环境的变化,实现网上信息和用户个性化需求模式的自动匹配,自动过滤掉一些不相关信息,提高检索精度和效率;新闻浏览个性化:在用户可以浏览所有新闻的基础上,根据用户的浏览习惯,按照用户的需要显示用户最感兴趣的新闻;论坛服务个性化:在用户可以浏览和参加所有论坛的基础上,根据用户兴趣显示相应的论坛内容。Agent技术被广泛用在个性化信息检索领域,用于实现人机交互学习,代替人们从事繁杂信息收集、过滤、聚类以及信息融合。在该系统中只需用户提出相应的要求或者做一系列的选择,智能用户Agent就可以将用户要求转化为agent能够识别的命令,并会自动为用户寻找相关服务的agent,通过它们为用户提供服务,最终将结果返回给用户,其中间过程是透明的,用户不必过多关心。
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