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阐述数据挖掘运用Multi—Agent技术设计数据挖掘系统站

收藏本文 2024-01-15 点赞:7574 浏览:23792 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:信息高速公路建设如火如荼进行下,信息搜索功能不足成为互联网信息搜索领域一个瞩目的瓶颈。也因此使得数据挖掘技术是当前计算机研究领域的热点。科技发展和思想的创新,给数据挖掘技术的发展提供了强大的助力,借助各学科的思想精髓,再加上科学家的大胆尝试,不断有新的数据挖掘技术诞生。本文结合当代社会信息挖掘技术的背景,对基于Multi-Agent系统的信息挖掘技术的运用情况,进行了研究。
关键词:信息 挖掘 设计 计算机
1007-9416(2013)02-0081-01
网络就是一个庞大的博物馆,人漫步在网络世界寻找着他们所需要的信息。由于万维网信息量庞大和不断增加的特性,人们研制了检索怎么写作系统,以帮助用户将他们所需要的信息归集起来,方便他们查找信息。为了进一步提高信息质量,使网络对于信息的挖掘更加智能化和个性化,人们在信息挖掘过程中引入了人工智能写作技巧(Agent)技术过程中。其中,Multi-Agent是这方面最具有优势的代表技术。

1 Multi-Agent协作系统

MultiAgent协作系统将多个智能Agent结合在一起,通过几个技术的综合应用来完成任务或达到某些目标。Multi-Agent协作系统就像现实生活中人们相互分工协作一样地工作,显现出社会性、自治性、协作性的特性,而且显现出智能化的特征,能够进行自主学习促进自身的增长,还能与其它系统磋商,分工协作完成预定任务。任务共担和结果共享是MultiAgent系统实现协作的关键。系统结构的运行可分为集中式和分布式两大类。应用该技术的最典型的信息挖掘系统是“网灯”。

2 “网灯”Weblight

“网灯”weblight是基于Multi-Agent技术的信息挖掘系统,是由我国的上海同济大学经济与管理学院课题研究组自主研发完成,是我国科技领域的杰出创新。网灯系统主要针对PC机上的个人用户习惯来开发的,但对于科研、商业、咨询等领域的信息搜索需求也有一定的满足能力。它依托于万维网上现有的四大著名搜索引擎,再加上MultiAgent对信息搜索的协助功能,相较于以往,提升了用户对网络信息搜索的体验,是一个具有建立用户个性化信息库能力的交互式系统。

3 网灯Weblight结构

图1是“网灯”Weblight的结构图,网灯有5个类型的Agent共同协助工作。
(1)交互Agent:是用户和计算机之间进行对话的接口,负责接收用户的需求信息,形成一个和用户需求对应的界面,并将最终结果呈递给对应的用户。
(2)问题分解Agent:将由交互Agent分配传递来的用户问题分解为多个相关子问题,并将这些分解后的子问题提交给检索Agent。
(3)控制Agent:Agent控制需要对各Agent的处理结果综合并进行评价,并负责其他Agent的同步与通讯,从中得出问题的解。为了确保问题的解是用户所需的,控制Agent会根据情况自动决定是否返回前面的Agent对问题进行反复提取。
(4)需求分析Agent:负责分析用户的来源和可能的偏好,得出结果后会提交到用户信息库,同时能够根据用户信息库中的信息,对用户需求进行解释。需求分析Agent还受到用户交互Agent的反馈指令控制。
(5)信息挖掘Agent:将检索各个Agent获得的部分信息,通过用户交互和信息智能挖掘处理,并反复核对,制作出可直接理解的归整信息,并将其提交到知识归整资源库内。

4 Multi-Agent系统的主要工作过程

在Multi-Agent系统中,任务共享和结果共享是最大特色。在weblight中,具体的工作过程是,获得用户提交的信息需求后,各个Agent系统会自动进行问题分解,检索Agent则同时向四个搜索引擎写作技巧发出了任务请求,四个引擎写作技巧共同承担任务,并先后对检索Agent的请求作出响应,不断地返回结果,并对中间结果进行集中和筛选。

5 数据挖掘Agent探析

检索Agent的查询结果是数据挖掘Agent的处理对象。其功能的实现不是单独的结果,是各个Agent共同协作的结果。具体过程是,首先,Agent需对用户需求进行分解,将其分解为各个子问题,然后,针对性地寻找出匹配的信息挖掘对象类。对信息资源进行分类,使这些信息能够和用户个性化定义对象类相匹配。最后,通过挖掘Agent所特有的特殊数据挖掘算法对找到的数据进行归集和筛选,从中寻找出真正有效的知识并提取出来,经过系统工具的评测和用户交互检验后,将最终提取到的有效知识提交到知识归整资源库里。数据挖掘Agent同时允许用户对归整出的知识库内的资源进行任意的浏览、重新组织、添加、删除、检索、下载、上传、打印等多项怎么写作。
6 结语
Multi-Agent系统的开发成功是在系统的设计中融入社会学、经济学、生态学思想精髓的结果。基于MultiAgent系统的网络信息搜索工具“网灯”Weblight,是开发者尝试将综合智能写作技巧思想运用到信息检索中的一次大胆试验,实践证明,这个尝试是极其成功的,也是人工智能研究起步阶段中跨出的最重要一步。目前看来,Weblight的用户个性化功能集成方面的自适应能力还比较薄弱,这限制了搜索功能面向科研、商家

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、高级信息咨询提供有效信息的能力。但是随着数据挖掘技术和综合智能Agent技术研究的进一步深化,未来的新诞生的搜索怎么写作是用户获得更大的利益强大辅助。目前的信息高速公路给各行各业的人们带来的便利优势是大家有目共睹的,甚至给人们的生活面貌带来了革命性的改变。但是,在信息时代,如何做到更有效地利用资源是当代信息工作者面临的下一个重大课题。若能在这个问题上取得重大突破,那么计算机科学和社会科学的新革命也将随之来临。
参考文献
吕爱丽,魏海平,叶小涛.基于数据挖掘的Multi—Agent动态取证系统研究[J].辽宁石油化工大学学报,2008(1):62-65.
庄新鹏,赵建民,朱信忠.基于Multi-Agent的数据挖掘模型的研究[J].计算机技术与发展,2006(7).129-131.

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