一种基于Agent复合学习的搜索引擎模型  

A Searching Engine Model Based on Agent Learning

作　　者：李大高[1] 程显毅[1] 

机构地区：[1]江苏大学计算机与通信工程学院,江苏镇江212013

出　　处：《现代电子技术》2007年第4期100-102,共3页Modern Electronics Technique

摘　　要：基于Internet上信息检索中存在的问题,提出了一种基于多Agent的搜索引擎模型,并具体描述该模型的体系结构及其检索机制,描述了用户偏好学习算法。借助Agent复合学习方法对网页信息进行分类学习,从而达到提高检索精度的目的。This paper analyses the problems exsiting in information searching,puts forward a searching engine model based on multi - Agent. Then it describes and illustrates its architecture as well as searching mechanism in details, and algorithm of user＇s partiality. With the help of Agent learning method,it ranks the information of the Internet and trys to obtain the goal of better precision.

关 键 词：AGENT 搜索引擎 复合学习 信息检索 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]