Разработка методов и алгоритмов мультиагентного поиска релевантной информации в информационных средах гипертекстовой организации

• Автор: Кононенко, Роман Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 338 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ В ГИПЕРТЕКСТОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СРЕДАХ
1.1. Основные термины, общие показатели качества работы поисковых систем
1.2. Глобальная гипертекстовая информационная среда World Wide Web
и ее основные свойства
1.3. Общее описание, задачи и основные требования к поисковым
системам WWW
1.4. Общая характеристика классических поисковых систем WWW
1.5. Обзор существующих классических поисковых систем WWW
1.6. Обобщенная архитектура и недостатки классических поисковых систем
1.7. Проблемы построения поисковых систем WWW
1.8. Выводы
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОИСКА И ОБЩЕГО АЛГОРИТМА РАБОТЫ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ
2.1. Понятие агента, идеология мультиагентных систем
2.2. Применимость мультиагентного подхода для решения поставленной задачи
2.3. Базовые допущения об организации гипертекстовых сред при мультиагентном поиске информации
2.4. Метод мультиагентного поиска и общий алгоритм работы мультиагентной поисковой системы
2.5. Аналоги алгоритма мультиагентного поиска
2.6. Эволюционный и архитектурно-зависимый методы обучения агентов
2.7. Выводы
3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ГИПЕРТЕКСТОВОЙ СРЕДЫ
3.1. Общие замечания
3.2. Классификация моделей гипертекста
3.3. Модель гипертекста с предустановленной степенью релевантности документов
3.4. Модель гипертекста с предустановленной степенью релевантности документов и прогнозированием релевантности гиперссылок
3.5. Модель гипертекста с имитацией распределения терминов в документах

на основе функции релевантности
3.6. Модель гипертекста на основе распределения терминов в документах
3.7. Выводы
4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОИСКА В
ГИПЕРТЕКСТОВЫХ СРЕДАХ
4.1. Общие показатели эффективности поиска, классификация моделей поисковых систем
4.2. Особенности статистического анализа результатов моделирования
4.3. Модель мультиагентной поисковой системы на основе необучаемых агентов
4.3.1. Общие замечания, алгоритм работы поискового агента
4.3.2. Основные параметры моделирования
4.3.3. Анализ результатов имитационного моделирования
4.3.4. Выводы по модели
4.4. Модель мультиагентной поисковой системы с прогнозированием релевантности гиперссылок на основе необучаемых агентов
4.4.1. Общие замечания, алгоритм работы поискового агента
4.4.2. Основные параметры моделирования
4.4.3. Анализ результатов имитационного моделирования
4.4.4. Сравнение мультиагентного поиска с поиском на основе классических алгоритмов обхода графов
4.4.5. Выводы по модели
4.5. Модель мультиагентной поисковой системы на основе обучаемых нейросетевых агентов
4.5.1. Общие замечания
4.5.2. Описание архитектуры нейросетевого агента и алгоритма его работы
4.5.3. Алгоритмы обучения нейросетевых агентов
4.5.4. Анализ результатов имитационного моделирования
4.5.5. Выводы по модели
4.6. Модель мультиагентной поисковой системы с комбинированным
алгоритмом обучения нейросетевых агентов
4.6.1. Общие замечания
4.6.2. Комбинированный метод обучения нейросетевого агента
4.6.3. Анализ результатов имитационного моделирования
4.6.4. Выводы по модели

4.7. Выводы
5. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ПОИСКОВОЙ
СИСТЕМЫ
5.1. Общие замечания
5.2. Архитектура мультиагентной поисковой системы для одномашинной реализации
5.3. Архитектура мультиагентной поисковой системы с использованием мобильных агентов
5.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВЕДЕНИЯ ПО ГЛОБАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ WWW
1.1. История развития и современное состояние
1.2. Гипертекстовая модель данных
1.3. Архитектура WWW и принципы ее работы 213 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИНДЕКСАЦИИ
И ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ РЕЛЕВАНТНОСТИ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
2.1. Методы автоматической индексации
2.2. Методы определения степени релевантности текстовых документов
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. СВЕДЕНИЯ ПО МУЛЬТИАГЕНТНЫМ СИСТЕМАМ
3.1. Классическое и бионическое направления искусственного интеллекта
3.2. Определение агента
3.3. Происхождение мультиагентных систем
3.4. Классификация мультиагентных систем
3.5. Примеры мультиагентных систем, действующих в информационных средах 238 ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
4.1. Общие характеристики программы
4.2. Листинг программы AgentSearch
ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ДОКУМЕНТЫ ПОДТВЕРЖДАЮЩИЕ ВНЕДРЕНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1.7. Проблемы построения поисковых систем VWV
Рост Мете! и появление на его основе глобальной информационной среды WWW, беспрецедентные масштабы которой отличаются от масштабов старых информационных хранилищ на несколько порядков, в сочетании с сверхвысокой децентрализованностью новой среды, требуют разработки принципиально новых архитектур, для которых новая информационная среда была бы естественной. При этом, перед разработчиком ПС, независимо от предполагаемой ее архитектуры, встают две основные проблемы, от эффективности решения которых кардинально зависит качество создаваемой ПС:
- проблема организации эффективного поиска в информационной среде
- проблема эффективного семантического анализа текста документа на предмет соответствия его запросу пользователя.
Две эти проблемы существенно различны и могут решаться в большой степени независимо, различными методами. Целью данной диссертационной работы является решение первой из перечисленных проблем. В задачи работы входит построение мультиагентной системы, осуществляющей адаптивный интеллектуальный поиск в гипертекстовой среде В отличие от “исчерпывающего” поиска, применяемого в
классических ПС, поиск в разрабатываемой системе не является полным перебором: он направляется информационным содержимым просматриваемых документов. Такие свойства гипертекстовой среды, как корреляция семантики связанных гиперссылками документов, дозволяют организовать адаптивный поиск на основе анализа содержимого документов и принятия на его основе решений о дальнейшем направлении поиска. Автоматический анализ семантического содержимого документов представляет собой отдельную, весьма серьезную проблему, требующую собственных методов решения. Поэтому, в предлагаемых моделях он реализован Достаточно условно. Ряд моделей ориентированы на применение алгебраического представления семантики документа и последующего анализа степени релевантности на основе нейросетевой обработки данных. Это не говорит об ограничении на использование именно этих методов анализа текста В предлагаемом подходе, подсистема обработки текста и анализа релевантности документов может быть реализована различными методами. С точки зрения общей эффективности разрабатываемой ПС, важной является результирующая точность оценок релевантности содержимого документов.
Разрабатываемая в работе ПС нового типа базируется на мультиагентном подходе,