基于Agent的个性化元搜索引擎研究与架构

本论文主要探讨了"搜索引擎-基于Agent元搜索引擎的个性化研究"这一主题，针对现代信息技术环境下的信息检索需求，提出了一种新颖的系统设计。该系统的核心在于利用Agent技术构建元搜索引擎，强调了人机交互、用户兴趣理解、数据管理、信息搜索、Agent协作等多个方面的整合。 论文首先介绍了Agent在搜索引擎中的应用，如思考Agent、反应Agent和混合Agent的概念，这些Agent扮演着智能代理的角色，能够自主地进行信息搜索并适应用户需求。图2-1至图2-3分别展示了不同类型的Agent在系统中的运作模式。 接下来，作者详细阐述了元搜索引擎的结构和工作流程，通过图2-4和图2-5，读者可以了解到这个系统如何将多个模块紧密集成，实现Agent与元搜索引擎、用户兴趣模型的协同工作，从而提供更加精准的信息推荐。元搜索的工作流程图直观地描绘了信息查询、处理和结果返回的过程。 个性化推荐是论文的重点，通过图3-1的评价矩阵图和图3-2的用户偏好的动态获取方法，展示了如何根据用户的个性化行为建立用户兴趣模型。图4-1和图4-2进一步阐述了个性化推荐系统的架构和操作流程，强调了系统如何根据用户定制的模型提供针对性的信息。 论文还探讨了用户建模（图4-1中的用户兴趣图）以及元搜索Agent（图5-1）和平台结构图（图HJ），展示了整个系统如何结合用户行为数据和Agent技术来优化搜索体验。用户满意度图（图5-2）则反映了用户对个性化推荐服务的反馈，对于评估和改进系统性能具有重要意义。 这篇论文深入研究了基于Agent技术的元搜索引擎如何实现个性化推荐，通过一系列的理论分析和图表展示，为理解和开发高效、个性化的信息检索系统提供了有价值的参考。关键词包括元搜索引擎、Agent技术、用户兴趣模型和个性化推荐，这些概念贯穿全文，展示了作者对该领域的深入理解和创新实践。