多Agent技术在Web挖掘中的应用模型探究

【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。