【摘 要】
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该文作为"基于MAS的智能决策支持系统"(Multi-Agent System Based In-telligent Decision Support System,M-IDSS)研究的一部分,系统地研究了M-IDSS中Web挖掘Agent的理论基础
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该文作为"基于MAS的智能决策支持系统"(Multi-Agent System Based In-telligent Decision Support System,M-IDSS)研究的一部分,系统地研究了M-IDSS中Web挖掘Agent的理论基础和实现方案,该文研究的目的是从来自于WWW的海量信息中获取感兴趣的知识,将其用于决策支持,并且致力于利用分布式人工智能和MAS的理论与技术来解决传统传统IDSS中普遍存在的知识获取困难、系统较封闭等一系列问题.该文分以下几部分内容:一、第一章和第二章介绍了IDSS、Web挖掘和MAS的相关理论.二、在第三章中介绍了M-IDSS的体系结构以及系统中各Agent之间的通信机制.三、第四章是该文的主要部分,介绍了基于Java的Web挖掘Agent原型系统WebMiner的研究与实现,主要包括以下内容:1、WebMiner的逻辑结构;2、文本的特征表示和中文分词处理,在此部分该文提出了一种基于双Hash表结构和统计方法的改进型MM分词算法,以实现快速分词和消除歧义切分;3、WebMiner中使用的Web挖掘算法;4、开放的、具备学习功能的知识库体系的设计与实现;5、WebMiner中各模块的设计与实现.四、最后,总结了该文的研究成果并提出了对进一步工作的展望.
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