U-P2P元组空间知识协作：中越跨语言查询扩展的优化模型

本文研究主要围绕"基于U-P2P元组空间知识协作模式的中越跨语言查询扩展"这一主题展开。针对中国与东盟国家在知识共享过程中普遍存在的语言障碍问题，研究者提出了一个创新的解决方案。论文首先深入探讨了跨语言查询扩展在元组空间中的逻辑结构，这是一种数据管理方式，通过将数据组织成元组的形式，使得查询和共享更加便捷。 在U-P2P（对等网络）网络模式下，作者构建了一个分布式的知识协作模型，旨在解决中越两国之间的语言难题。这个模型利用了U-P2P网络的分布式特性，通过查询扩展代理peer的行动规则定义和元组元操作指令集，实现了查询的自动扩展和优化。强化学习算法在此发挥了关键作用，通过建立加权矩阵，设计了一种自适应路由选择和查询机制，这有助于提高查询的效率和准确性，尤其是在处理多语言查询时。 实验部分在Gnutella环境下进行，结果显示，与传统集中式查询相比，该模型在处理中越两种语言的快速翻译和扩展查询方面表现出更好的精确度和召回率。这意味着它不仅适用于特定的知识领域，还具有通用性和可扩展性，能够适应不断增长的知识共享需求。 论文的作者团队包括胡积宝讲师、周佳骏副研究员、黄名选教授以及汪婷婷讲师，他们分别在各自的领域有所专长，如网络通信、对等网络、信息对抗、信息检索、数据挖掘、智能网络等。他们的合作为解决跨语言知识共享问题提供了扎实的理论支持和技术实践。 关键词集中在关键概念上，如元组空间、知识协作、跨语言、扩展查询和对等网络，这些词汇揭示了论文的核心研究内容。这项研究为推动中越两国间的信息共享，特别是通过U-P2P元组空间技术解决语言障碍，提供了一个重要的理论框架和实践方法。