基于智能代理的元搜索引擎个性化机制：利用本体实现用户行为挖掘

本文主要探讨了"基于代理的元搜索引擎用户个性化机制"这一主题，它将Ontology（本体论）作为概念和模型描述的方法应用于智能搜索系统中。Ontology作为一种强大的工具，已在多个领域展现出了显著的效果，尤其在帮助系统理解和组织复杂信息方面。然而，如何通过智能代理在元搜索引擎中实现对概念的精确定义，并有效地支持个性化服务，仍然是一个有待深入研究的问题。 该论文提出了一种创新的元搜索引擎个性化机制，利用智能代理技术来挖掘用户的特征行为，进而进行信息检索。这种机制的核心是结合本体论技术和用户行为分析，通过构建并更新用户的概况视图，能够实时反映用户的当前兴趣，同时适应用户的兴趣变化，实现动态个性化。通过推理用户查询场景，该机制可以对搜索结果进行过滤，确保返回的结果满足用户的特定需求，从而提升搜索的个性化体验。 具体实施上，论文首先介绍了本体论的基本概念，强调其在构建和理解知识结构中的作用。然后，阐述了智能代理在元搜索引擎中的角色，它们负责收集用户的行为数据，如搜索历史、点击行为等，以此推断用户的兴趣和偏好。接着，论文详细描述了个性化机制的工作流程，包括用户行为特征的挖掘、用户兴趣模型的维护，以及基于本体论的推理和过滤功能。 在相关的实验平台上，作者构建了一个智能元搜索引擎原型，进行了实际应用验证。结果显示，这种基于Ontology和智能代理的个性化机制不仅具有可行性，而且在一定程度上实现了智能搜索，提高了搜索效率和用户满意度。 本文的研究成果对于提升元搜索引擎的用户体验、实现更精准的个性化服务具有重要意义。通过深入探索和整合本体论、智能代理和用户行为分析，有望推动搜索技术向更智能、个性化的方向发展。关键词包括：Ontology（本体论）、Agent（智能代理）、Personalized（个性化）、MetaSearchEngine（元搜索引擎）。