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數字圖書館中個性化信息檢索研究
摘要：本文通過將智能技術應用于數字圖書館信息檢索系統，并結合Agent的特點和優勢，提出了一個基于Agent技術的個性化信息檢索模式，提高數字圖書館的個性化信息服務水平，提高信息檢準率，實現面向用戶興趣的信息搜索。
關鍵詞：數字圖書館 Agent 個性化信息服務
在網絡技術迅速發展的今天，人們已經從信息匱乏時代進入到信息爆炸的時代，但是人們在認知過程中所面臨的供求矛盾并沒有由此而得到解決。數字圖書館的個性化信息檢索技術為解決這一矛盾提供了可行性。
1、個性化信息檢索的Agent技術
1.1 Agent的概念
Agent是在分布式系統中持續自主發揮作用的并且能以主動交互服務的方式完成一系列操作的計算實體，是一種基于分布式系統技術的設計模式。
1.2 Agent的基本結構
Agent基本結構分為三部分既信息處理系統、引擎模塊、內部狀態集。
(1)信息處理系統是Agent的行為控制系統。Agent的活性正是表現在它的事件處理系統上。在該結構中，信息是與Agent有關的特定狀態。信息處理系統涉及三個環節的活動即信息的感應、信息的適配、信息的處理。信息的感應，Agent在信息感應環節中時刻捕捉其所關注的信息狀態的出現。并根據其活動類型啟動相應的信息適配器工作。信息的適配，信息的適配主要是Agent通過適配器獲取相關事件信息作識別。在Agent的基本結構中適配器作為外界與Agent交流信息的接口來使用。信息的處理，Agent通過信息的感應和適配表明了當前信息檢索事件的表征狀態，而信息的處理這一環節正是通過對信息檢索事件的表征狀態的處理使Agent智能化的不斷發生變化。
(2)引擎模塊是Agent的核心。Agent的引擎種類主要有以下三種觸發引擎、反射引擎、執行引擎。觸發引擎，當出現某些事件時，觸發引擎就操縱事件的規則，執行復雜的推理以決定事件的反映。比如說一個傳遞給A的服務器請求導致消息事件的發生。A的(消息)事件感知將及時檢測該事件的發生’從而引發A的(消息)事件適配接收此消息。反射引擎，其作用是檢測事件并且反映出Agent現有的狀態。執行引擎，信息檢索事件發生時能夠使用虛擬機系統調用Java或者調用腳本語言解釋系統。總的來看，引擎模塊主要負責處理人機之間檢索信息的互動，具有交互與協調功能。
(3)內部狀態集是表現Agent當前狀態的成分，它包括感知器、適配信息、數據庫信息。感知器，感知器時刻感應檢索信息的出現。適配信息，從感知器接受信息，并且對其做出反映并提供與其它信息資源做出連接。比如用戶界面信息、連接指引信息等。數據庫信息，為了方便信息的查詢及共享使信息以某種標準格式存儲在庫里。
2、Agent的個性化信息檢索結構體系
2.1 現有的個性化信息檢索結構體系的缺陷
(1)較少的考慮用戶的差異，適應用戶興趣變化能力差
(2)綜合利用個性化信息檢索優勢性差
(3)用戶與檢索系統交互方式比較單一
(4]檢索精度和效率低
(5)動態監測能力差
2.2 Agent個性化信息檢索的結構體系總體建設思路
通過對現有的個性化檢索結構體系缺陷的分析，我們提出了基于Agent的個性化信息檢索結構體系。
3.Agent的個性化信息檢索
根據以上對基于Agent個性化信息檢索結構體系的思路分析，筆者提出了以下新的基于Agen價性化信息檢索模型
3.1 針對現有的個性化信息檢索模型的缺陷進行了如下的改進：
(1)進一步的考慮到用戶的差異并采取循環反饋的措施使的系統給出結果能夠自適應于用戶查詢興趣的變化。并在用戶接口和用戶數據庫連接環節除了采用相關問題反饋和聚類處理還采用了更新創建用戶檔案的措施，進一步提高了查詢效率。
(2)采用了基于內容和查詢協作的雙向混合過濾，使的查詢結果更加準確。
3.2 工作流程描述如下：
(1)用戶描述興趣和提出檢索請求，在用戶接口部分用戶Agent接受該請求，調用用戶信息數據庫中的用戶個性化信息，通過推理產生精化的個性化檢索模式。
(2)啟動信息檢索模塊，調用元搜索引擎去檢索與用戶興趣最為相關的信息，同時通過情景關注Agent對信息動態變化予以關注。并且進一步通過基于多Agent協同合作的檢索器進行提取和分解有用信息。
(3)結合搜索引擎調度機制及用戶個性化信息推送Agent，根據查詢請求及對用戶需求分析，進行搜索，并將信息搜索Agent搜集來的信息裝入數據庫，自動分類，搜索工作是時時進行的。
(4)系統將用戶需要的信息通過個性化信息推送Agent、信息過濾Agent、信息挖掘Agent等多個Agent間的協作處理后提供給用戶，還可以向用戶推薦最新的和其他興趣相似的用戶感興趣的信息，同時更新通用興趣主題庫。
(5)通過相關問題反饋和聚類處理模塊，將用戶評價記錄到相應的知識庫中。同時更新用戶興趣檔案。
(6)收集從各個選中的搜索引擎所返回的結果，消除無效的鏈接頁面，去除重復、多余的信息，按照相關性進行排序。
(7)根據用戶要求，把這些信息依照相關性從高到低的順序按照統一的格式返回給用戶。
(8)用戶通過瀏覽返回的結果確認是否為感興趣的信息，并將反饋結果交給用戶信息數據庫進行聚類，精化用戶信息數據庫信息。
4、結 語
數字圖書館個性化信息檢索是對數字圖書館實現“以用戶為中心”的信息服務模式的有益嘗試。數字圖書館的個性化信息檢索的實現是一項十分復雜的工作。他依賴與很多技術的發展。目前雖然取得了一些進展但尚存在需要完善和改進的地方。因此，我們應該將更多科研成果應用與其中，加強對模型的研發，以推出效率更高的檢索模型。
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