| 【中文题名】 | 应用神经网络的Internet智能代理的实现 |
| 【英文题名】 | The Realization of Internet Agent by Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2001-7-1 |
| 【中关键词】 | 智能代理,神经网络,TFIDF,WWW,VSM,信息挖掘 |
| 【英关键词】 | Information Agent, Neural network, TFIDF, WWW, VSM,,,Information mining, Document clustering, Network crawl, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
随着Internet应用的逐渐普及，WWW已经发展成为一个巨大的分布式信息
空间，为用户提供了一个极具价值的信息源，但因Internet所具有的开放性、
动态性与异构性，又使得用户很难准确、快捷地从WWW上获取所需的信息。
由搜索引擎提供的基于关键词的搜索方法，给用户提供了一定的方便，但同样
不能自动地、准确地提供所需信息。本文把人工智能中的Agent技术引入到信
息搜索中，首先用形式化的方法定义了Agent模型，然后给出了WWW下的
Information Agent模型，以及实现该模型的主要手段，在此基础上提出综合BP
神经网络和TFIDF技术以及向量空间模型的方案，并在特征提取和网络爬行的
程序实现中做了改进。 |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
2-3 |
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英文摘要 |
3-6 |
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第一章 绪论 |
6-8 |
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第二章 智能代理（Agent）的模型以及主要技术介绍 |
8-21 |
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2．1 智能代理模型 |
8-12 |
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2．1．1 Agent的定义 |
8-10 |
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2．1．2 Information Agent模型 |
10-12 |
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2．2 文档的目标表示 |
12-15 |
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2．2．1 向量空间模型 |
12-13 |
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2．2．2 布尔模型 |
13 |
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2．2．3 概率推理模型 |
13-14 |
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2．2．4 小节 |
14-15 |
|
2．3 文档特征提取的主要手段 |
15-16 |
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2．3．1 特征提取方法 |
15 |
|
2．3．2 小节 |
15-16 |
|
2．4 机器学习的主要方法 |
16-18 |
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2．4．1 神经网络方法 |
16 |
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2．4．2 朴素贝叶斯分类方法 |
16-17 |
|
2．4．3 决策树分类法 |
17 |
|
2．4．4 基于实例的方法 |
17-18 |
|
2．5 Agent运行时的调度方法 |
18 |
|
2．6 国内外的研究成果和本文的构思 |
18-21 |
|
2．6．1 模型质量评价 |
19 |
|
2．6．2 Internet上的Information Agent系统 |
19-20 |
|
2．6．3 本文的构思 |
20-21 |
|
第三章 前馈神经网络和TFIDF技术简介 |
21-31 |
|
3．1 前馈神经网络和BP算法 |
21-28 |
|
3．1．1 BP模型 |
21-22 |
|
3．1．2 利用BP算法进行网络训练 |
22-28 |
|
3．1．3 训练策略和参数选择 |
28 |
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3．2 TFIDF的介绍和推导 |
28-30 |
|
3．3 小节 |
30-31 |
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第四章 Agent的实现 |
31-44 |
|
4．1 本系统的框架结构 |
31-34 |
|
4．1．1 本系统的实施方案 |
31-33 |
|
4．1．2 Agent的工作流程 |
33-34 |
|
4．1．3 实现系统的平台和工具 |
34 |
|
4．2 字典的建立 |
34-35 |
|
4．3 特征提取和降维 |
35-38 |
|
4．3．1 分词的方法 |
35-36 |
|
4．3．2 用TFIDF提取特征 |
36-38 |
|
4．3．3 降维 |
38 |
|
4．3．4 特征的二值化 |
38 |
|
4．4 前馈神经网络的实现 |
38-42 |
|
4．4．1 用面向对象的方法定义神经网络 |
39-41 |
|
4．4．2 网络参数的选择 |
41-42 |
|
4．5 网络爬行的实现 |
42-44 |
|
4．5．1 在Windows下的Internet通讯 |
42-43 |
|
4．5．2 去除网页中的标记 |
43 |
|
4．5．3 启发式搜索 |
43-44 |
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第五章 结论与展望 |
44-46 |
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注释 |
46-47 |
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参考文献 |
47-48 |
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后记 |
48 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.386433 |
