基于Multi-Agent的KBS分布式知识发现平台设计及其可行性

本文主要探讨了面向知识基础系统(Knowledge-Based System, KBS)的分布式知识发现平台的设计，发表于2009年的重庆邮电大学学报自然科学版。研究者采用了Multi-Agent架构的非线性设计模式，这种模式强调了多智能体在知识发现过程中的协作和灵活性。论文的核心贡献在于提出了一种创新的并行知识发现模型，它利用分布式挖掘技术对传统知识发现模型进行了扩展，以适应大规模、分布式环境下的知识获取和整合。 该模型着重于领域知识的发现，即从大量的、复杂的文本数据中抽取有意义的知识结构和规律。通过并行处理，模型可以同时处理多个任务，提高知识发现的效率，尤其是在KBS背景下，这有助于优化知识库的建设和维护。作者将其设计应用于实际的KBS中，构建了一个分布式知识发现平台，旨在实现实时、高效的知识更新和查询。 论文的实验分析结果显示，这种设计方法对于解决KBS中分布式知识发现的问题是切实可行的，能够有效应对分布式环境下的数据挑战，提升系统的稳定性和性能。研究的关键词包括基于知识系统（KBS）、领域知识和知识发现，这些概念体现了研究的核心关注点。 文章被归类在自然科学领域，文献编码为0，具有很高的学术价值。通过阅读这篇论文，读者可以了解到如何在现代信息技术环境中，利用分布式计算和智能代理技术来优化知识的发现和管理，这对于KBS的发展和实际应用具有重要的参考意义。