【几种常用的Internet个性化信息检索技术的探讨】信息检索常用的方法有

来源:求职职场 发布时间:2019-04-03 06:29:24 点击:

  网上信息极度膨胀导致查找信息犹如大海捞针,虽然Google等优秀搜索引擎提供了大量的信息资源,但仍需根据检索到的地址信息,按照页面屏幕的提示向下追踪。特别是对于那些对专业信息有迫切需求的专业人士来说,难以迅速、准确地获得有价值的网上信息资源因此用户迫切希望找到一种能够在信息海洋中自动获取实用、准确、精炼的信息的工具。
  一、智能代理Agent检索技术
  智能代理又称智能体,它是在用户没有明确具体要求的情况下,根据用户需要,代替用户进行各种复杂的工作,如信息查询、筛选及管理,并能推测用户的意图,自主制定、调整和执行工作计划。它使用自动获得的领域模型(如web知识、信息处理、与用户兴趣相关的信息资源、领域组织结构)、用户模型(如用户背景、兴趣、行为、风格)知识进行信息搜集、索引、过滤(包括兴趣过滤和不良信息过滤),并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。智能代理具有了不断学习、适应信息和用户兴趣动态变化的能力,从而提供个性化的服务。
  1、智能代理Agent意义
  从用户的角度来看,采用智能代理技术的应用服务系统在不间断地为他们工作,用户只在必要时才需要参与。
  从应用的角度来看,智能代理就是能自动执行用户委托的任务的计算实体,它有着极其广泛的应用。
  从技术的角度来看,智能代理是以各种技术为基础,集合了许多实用的应用特性,从而能自动执行用户委托的任务。
  2、智能代理有两个主要技术特征:智能性(Intelligence)和代理能力(Agency).
  智能性指应用系统使用推理、学习和其他技术来分析解释它已接触过的或刚提交给它的各种信息和知识的能力。代理能力指一个代理感知其环境并相应动作的能力。
  3.智能代理包括四方面的关键技术:机器技术(Machinery)、内容技术(Content)、访问技术(Access)、安全技术(Security)。
  机器技术: 机器是指各种在人工智能领域中开发的、支持各种程度智能的引擎。这些引擎包括有:各种形式的推理引擎、学习引擎、用户创建修改规则和知识的工具、验证规则集的工具和用于开发代理之间、代理和用户之间进行协商和协作所需策略的工具。机器技术中的核心是推理机和学习机,它们提供了智能代理所需的推理能力和学习能力。
  内容技术:指机器用于推理和学习的数据,但它不一定就是知识,它主要包括属于结构化知识的规则、语法,大量非结构化的通用知识和结构化的数据。内容作为代理系统能够内核访问的系统数据也存在于核心中,它提供代理系统工作所需要的各种知识和数据,同时机器也可以直接对其进行更新。
  访问技术: 访问是指代理与周围环境进行交互。代理与周围环境的交互可以分为代理应用之间的交互与代理和用户的交互。代理应用之间的交互又可分为对本地环境与远程环境的访问。
  安全机制是为了实现于外界的安全访问而设置。外界是代理的交互对象,应包括所需要的原始信息源、用户、代理所属的应用系统、其他代理系统等。
  二、智能Agent主要功能
  用于信息服务的智能Agent主要完成以下功能:导航,即告诉用户所需要的资源在哪里;解惑,即根据网上资源回答用户关于特定主题的问题;过滤,即按照用户指定的条件,从流向用户的大量信息中筛选符合条件的信息,并以不同级别(全文、详细摘要、简单摘要、标题)呈现给用户;整理,即为用户把已经下载的资源进行分门别类的组织;发现,即从大量的公共原始数据中筛选和提炼有价值的信息,向有关用户发布。这些都是使信息服务走向个性化主动服务不可缺少的功能。目前在此方面己经有了一些能够使用的系统,但智能化的程度还远远不够,且主动有余的过滤不足己经造成了一些负面的影响,有待尽快发展更先进的人工智能技术予以解决。
  三、网络信息挖掘(Web Mining)技术
  网络信息挖掘源于数据挖掘。数据挖掘就是指从大量数据(如数据库)中提取抽象的、潜在的有用信息的过程,它是数据库中知识发现KDD的核心,为大量数据的利用提供了有效的工具。数据挖掘的成功使研究人员将数据挖掘技术用于因特网,但是由于WWW上的数据不同于传统数据,故产生了一个新的研究方向―网络信息挖掘。
  网络信息挖掘,又称为基于Web的数据挖掘,是从大量数据中抽取处先前未知的、完整的、可信的、新颖的、有效的信息的高级处理过程。它是在已知数据样本的基础上,通过归纳学习、机器学习、统计分析等方法得到数据对象间的内在特性,据此采用信息过滤技术在网络中提取用户感兴趣的信息或者更高层次的知识和规律来做关键的决策。网络信息挖掘其实就是对文档的内容、要利用资源的使用以及资源之间的关系进行分析。
  网络信息挖掘分为Web日志挖掘、Web内容挖掘、Web结构挖掘。具体而言,Web日志挖掘是通过分析Web服务器的日志文件,对用户访问Web是服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中可以得出用户的访问模式和访问兴趣,丈站点管理员提供各种利于Web站点改进或可以带来经济效益的信息。在个性让服务模型中,可以利用日志挖掘来“监视”用户的访问习惯,进行个性化分析处理。Web内容挖掘包括Web文本挖掘和多媒体信息挖掘:Web文本(包括text、html等)挖掘的目的是对页面信息进行聚类、分类和关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测、分析等;多媒体信息挖掘是对多媒体文档(包括图像、声音、图片等媒体类型)的挖掘。Web结构挖掘是对Web页面超链接关系、文档内部结构、文档url种的目录路径结构的挖掘。
   四、信息推送技术
  1、推送方式
  频道式推送:频道式网络播送技术是目前网上普遍采用的一种推送方式,它将某些网页定义为浏览器中的频道,用户可以选择收看感兴趣的、通过网络播送的信息。
  邮件式推送:用电子邮件方式主动将有关信息发布给列表中的用户。
  网页式推送:在特定网页上将信息提供给感兴趣的用户。
  专用式推送:通过机密的点对点通信方式,将指定的信息发送给专门的用户。
  信息推送模式及时性好,应用面广,对用户没有技术上的要求,但信息针对性差,难以满足用户的个性化需求。
  在推送技术问世之前,人们往往利用浏览器在因特网上搜寻,一方面,面对浩如烟海的信息,很多用户花费相当多时间和费用也难以“拉取”到自己所需要的信息;另一方面,信息发布者希望将信息及时、主动地发送到感兴趣的用户计算机中,而不是等着用户来拉取。
  推送技术使服务器能够自动告诉用户系统中哪些信息是最新更新,并自动搜集用户可能发生兴趣的信息。通常,在网络服务器上有专门的推送软件产品可用来制作欲推送出去的信息内容,并播送出去。在客户端则利用安装在个人电脑中的软件,来接收从网络上传来的信息,并显示出来。当有新的信息需要提交时,“推送”软件会以发送Email、播放一个声音、在屏幕上显示一条消息等方式通知用户。使用Push技术,可以提高用户获取信息的及时性和有效性。
  2.目前有两种基本的推送技术:自动推送技术和事件驱动技术。
  自动推送即用户要求发送方按照预先约定的时间和定制提交新的信息。具体的实现步骤是:首先用户提出他们对某个特定的Web站点、某个专题感兴趣,或要求自动更新软件、数据;其次,信息发送方根据用户的请求,用推送软件的应用程序到特定或需要的Web站点寻找新的内容;如果自最近一次传送后,又输入了新的内容,该内容将被传送到位于推送应用程序“接收器”中的“频道”内;最后用户可以根据他们的设置查看自己定制的新内容或新链接;这种推送技术类似于现代情报检索中比较流行的定题资料选报服务。
  自动推送和事件驱动技术二者最大的区别是:自动推送必须要求有一个明确的提交时间表,而事件驱动则是以事先确定的驱动规则为基础,存在一个内容与规则之间对应关系的中间层。事件驱动技术减少了信息的负载量,使信息流动的速度大大提高。
  

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