【摘 要】
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该文在对信息检索的发展和现存的问题的分析的基础上,结合分布式人工智能领域的最新研究分支——多Agent(MAS)技术和当前的信息检索技术,研究和设计了一个多Agent合作的信息
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该文在对信息检索的发展和现存的问题的分析的基础上,结合分布式人工智能领域的最新研究分支——多Agent(MAS)技术和当前的信息检索技术,研究和设计了一个多Agent合作的信息检索系统.文中首先分析了现有信息检索工具的特点,指出了在几个方面存在的不足,该文的研究就是针对如何较好的解决这样几个问题而进行的.在讨论了Agent及多Agent技术的特点,分析了多Agent系统在实践中逐步得到应用的原因之后,重点对提出的检索系统的各类Agent的结构、功能进行了设计,充分利用多Agent合作来提高检索的性能.在系统中,通过构建知识库并利用用户对文档进行相关性评价的反馈来不断丰富知识库,然后使用Hopfield网络搜索概念空间的方法有效地实现了查询扩展;构建信息过滤器对来自多个数据源的查询结果进行过滤,提交给用户和查询的相似度达于某个阈值的文档集.在最后分析了该文提出的信息检索原型的优点,对以后的发展提出了自己的建议.
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