信息获取关键技术研究与应用

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计算机和互联网技术的飞速发展把人们带入了崭新的信息社会.互联网含有海量信息,然而,人们在面对浩如烟海的网络信息资源时往往感到束手无策,无法快速准确地获取真正需要的信息.传统信息获取技术与人工智能和Agent技术相结合,能够高效准确地获取网络信息和为用户提供个性化信息服务,是解决互联网"信息过载"和"资源迷向"问题的有效方法之一.该文总结了作者硕士期间在信息获取关键技术方面的研究成果,介绍了信息获取技术在奥运会多语言智能信息平台MLISP(Multi-Lingual Information Service Portal)中的应用和实现.在该系统中,信息获取技术与人工智能技术相结合,实现了MLISP系统平台网络数据源的自动获取和更新.该文还提出一个基于Agent的面向互联网的信息检索系统模型,阐述了该系统的设计思想,并编程实现了其中的个性化核心算法.并给出了实验仿真结果表明该系统在为用户提供个性化服务方面优于传统的信息检索系统.
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