多Agent技术在Web挖掘中的应用模型探究
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更新于2024-08-08
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【资源摘要信息】: "一种基于多Agent技术的Web挖掘模型及应用 (2009年)"
本文探讨了Web挖掘的重要性和其在数据挖掘领域的地位。Web挖掘不同于传统的数据库挖掘,因为它需要处理Web数据的半结构化和异构特性。文章提到了多Agent技术在Web挖掘中的应用,构建了一个多代理合作模型,该模型包含了知识爬虫、分析机、归纳机和解析机等组件。通过多代理系统和代理名称服务的交互,可以有效地获取和处理Web数据。
在Web检索现状部分,文章指出现代搜索引擎通常结合网站分类和全文检索技术。网站分类技术,如Yahoo!,将网站组织成层次结构,便于用户导航。而全文检索技术,如Alta-vista,通过建立字词到文档的倒排索引来支持关键词搜索,提供高效的文档查找能力。
Web挖掘模型的核心在于多Agent系统的协同工作。知识爬虫负责抓取和更新Web页面,分析机对收集的数据进行预处理和理解,归纳机则用于识别模式和规律,解析机则将这些模式转化为可理解的知识。这种模型的优势在于它可以适应Web数据的动态变化,同时允许不同的代理专门处理特定任务,提高整体的挖掘效率和准确性。
此外,文中还强调了引入Agent技术对提升Web挖掘质量、实现智能化和个性化的重要性。Agent可以根据用户的兴趣和行为动态调整其挖掘策略,从而提供更符合用户需求的信息。
该论文提出了一种基于多Agent的Web挖掘方法,旨在解决网络信息海量且复杂性日益增加的问题。通过这种技术,可以从Web数据中提取有价值的信息,服务于信息检索、知识发现和决策支持等领域。这个模型对于理解Web挖掘的机制和技术具有指导意义,并可能启发未来在大数据分析和智能信息处理方面的研究。
2021-07-14 上传
2009-07-23 上传
2021-05-22 上传
2009-07-08 上传
2009-08-12 上传
2012-04-15 上传
2021-07-14 上传
2021-04-16 上传
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