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一种基于Agent的元搜索引擎模型IMSA
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]烟台大学计算机学院智能信息处理实验室,烟台,264005 烟台大学计算机学院智能信息处理实验室,烟台,264005
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60496323);山东省自然科学基金项目(Y2005G13)
作者： 娄跃荣[1], 张伟[1]
关键词： 元搜索引擎, Agent, 模型
中文摘要：

无法很好地适应网络环境的变化,不能对网络中出现的问题做出及时的反应,这是当前的元搜索引擎普遍存在的问题.这一问题的解决,必然大大提高元搜索引擎的检索效率和精度.提出了一种基于Agent的元搜索引擎的模型IMSA,由检索Agent、管理Agent和学习Agent组成.该模型的成员搜索引擎的调度策略采用动态学习和静态学习相结合的方法实现.在静态学习中,得到该成员搜索引擎的信任因子的初始值,并且针对用户的访问情况,给出了信任因子的计算方法.综合考虑成员搜索引擎的对检索结果的评价以及查询关键词与结果摘要的相关度等各方面的因素,给出了该模型的结果合成策略.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349