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《中国农业大学》 2003年
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基于智能Agent的网上农业信息挖掘研究

李四明  
【摘要】: 面对Internet上的信息海洋,人们利用搜索引擎往往难于找到自己真正所需的信息和知识。Web信息挖掘技术可以有效地解决如何在异质、分布的Web上快速、有效地发现资源和知识,可以弥补搜索引擎的不足。 本文的研究目标是帮助人们在网上进行领域信息搜集和挖掘。本文在研究Web信息挖掘技术和智能Agent技术的基础上提出了一个面向领域的网上信息挖掘模型,围绕该模型的构建和软件实现,本文的主要工作和创新有: 首先,所提出的模型系统采用多Agent体系结构,面向实际领域。作者在该系统模型中同时表达了文档、领域和用户三种信息描述模型。文档是信息处理的对象,文档模型的建立是特征提取、文档过滤等智能信息处理的基础;利用主题概念及其关键词表达领域模型,使得信息服务突出了面向领域的特征,可以更好地实现信息服务的个性化、智能化;用户模型则体现用户的兴趣和意图,用于用户兴趣的表达和挖掘。 其次,在信息搜索Agent中,作者研究了文本特征选取和特征匹配问题。系统首先对领域训练样本进行学习,利用领域词典对训练文本进行词条切分和词频统计,并根据词频分布,提取代表采集目标的特征项集和相应的权重,生成特征矢量,形成初始领域模型和用户模型。然后,由搜集、监测Agent根据领域模型在Internet上搜集文档和信息。分析、过滤Agent对所搜集到的网页进行分析,抽取文档特征,形成文档的结构化表示。 再次,作者研究了基于内容和基于社会相结合的文档推荐方法。基于内容的推荐方法中,选择、推荐Agent通过比较结构化的文档属性与用户模型,寻找相似度最大的用户,并将其选择的文档推荐给用户;而采用社会的方法中,用户可以主动向系统提供其自行收集到的URL或其他文档,选择、推荐Agent通过比较用户间的相似性,从而可向相似用户推荐相应URL或其他文档。 第四,作者研究了学习Agent使用强化学习、遗传算法自适应地调整领域模型和用户模型。学习Agent的学习过程,既是用户相关性反馈过程,也是用户兴趣挖掘过程。系统通过记录用户浏览行为、获取用户对文档的反馈,以及从网上搜集到的文档作为学习的“原始强化信号”,通过用户模型、文档模型和领域模型的相互作用将强化信号传播到领域模型、用户模型中,从而实现自适应调整。同时系统利用遗传算法对用户模型进行主动调整。 最后,本文设计并编程实现了WMS网上农业信息挖掘原型系统。
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP393.09

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘炜;智能元搜索引擎中个性化模式库的研究[D];太原理工大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 李娟;高校数字图书馆中基于Agent的智能信息采集与服务原型系统的研究[D];武汉理工大学;2005年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 曹振兴;适应概念漂移的数据流分类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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【二级参考文献】
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5 记者 赵丹 通讯员 梁威 陆镜清;“农民信箱”让秀洲农民越看越喜欢[N];嘉兴日报;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 戴霖;网络舆情信息挖掘关键技术研究与应用[D];浙江工商大学;2011年
4 王春华;基于互联网的人力资源供求信息挖掘分析系统研究与实现[D];山东大学;2011年
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8 许景芝;物流企业CRM信息挖掘方法的研究应用[D];大连海事大学;2005年
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10 刘建东;基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究[D];浙江理工大学;2010年
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