基于Agent的信息推送系統(tǒng)的研究.pdf

1、在當今網絡信息迅速增長的情況下，為使用戶在因特網上既能花費較少的時間和精力，又能及時地有效地獲取有用的信息，利用信息推送技術，集成了機器學習和智能Agent技術，提出了基于Agent的信息推送系統(tǒng)的總體設計。該系統(tǒng)能夠改變用戶傳統(tǒng)的通過主動搜索來獲取信息的方式，通過不斷學習和調整用戶興趣模型，主動推送用戶所需要的信息。 所提出的基于Agent的信息推送系統(tǒng)的體系結構模型在邏輯上可分為三層：信息檢索層、信息選擇層和信息表示層，在每

2、一層都有相應的Agent為用戶服務：信息檢索、信息過濾、興趣學習和提供交互接口等等。接著，討論了興趣學習策略和信息過濾算法。采用了基于向量空間模型建立用戶興趣模型，結合分詞技術，與搜索引擎協(xié)作實現(xiàn)信息的檢索，并綜合內容過濾和利用相似信息項的評分來預測未評分的信息項等方法來解決基于相似信息項的鄰居用戶協(xié)同過濾的不足，提出了一種新的混合過濾算法來對已檢索的信息進行過濾。 最后，采用Java語言在Aglet平臺上設計該系統(tǒng)，經過不斷地