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图书馆类有关论文范文集,与代理文发表2016年相关论文格式范文
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#30340;个性化,更重要的它能抓取用户的个性信息,这有两个途径,一是通过用户的选择输入,二是通过获取个体对提交的信息的满意程度及评价.下面以"期刊信息服务agent"模块为例,解释其如何获得用户个性信息.个体提交的信息服务请求很大程度上表明了个体的个性特征,如果个体提交了"机器人(robot)"方面的查询请求,在此个体的"检索类库"中就会添加"机器人",并赋予一定的权值,AgentServer基于"检索类库"用个性库中的推理算法构造个性库中的个性信息结构,以后的一切检索工作都是围绕该个性库中个性信息结构进行的.反馈到"期刊信息服务agent"模块时的信息,会包括"机器人"信息,还会包括系统预测的相关信息,如"机器人手臂","机器人视觉","人工智能"方面的论文."期刊信息服务agent"模块还要收集个体对系统提交信息的评价,根据量化后的评价调整"检索类库"相应项的权值,及AgentServer中个性库中各个推理算法的权值,进而调整个性库的个性信息结构.3.3服务器端AgentServer模型
服务器端AgentServer在图书馆服务系统中的位置如图3所示,AgentServer模型则如图4所示.图3中,AgentServer负责接受通过网络传来的每个用户的各种信息服务功能请求,结合个性库中的推理算法构造个体的个性信息结构,后面的agent只需根据个性库进行信息的检索,就可以提供个体的请求信息及系统的预测信息,这些信息再经由网络传送到客户端Agent中对应的信息服务agent进行显示,而AgentServer为了获取数字图书馆的信息支持,需要以标准的格式向数字图书馆接口提出请求,并且处理标准格式的返回信息.图4中,AgentServer模型分成"Agent协调者(AgentCoordinator)","个性库(IndividualityDatabase)","代理群(AgentGroup)","代理池(AgentPool)"四模块.
"Agent协调者"模块提供对客户端Agent的统一服务接口,包括接受客户端agent提交的个性类库(Pullrequest,IndividualityDescription),如"检索类库",调整个性库中推理算法权值甚至构造新的推理算法(IndividualityDescription),以及反馈信息(需要的和预测的)给客户端Agent(Pushinformation)."Agent协调者"模块会基于个性类库用推理算法构造个性库中的个性信息结构,并进行相似度分析,构建各种"代理群"模块.AgentServer的个性库要比客户端agent的个性类库(如"检索类库")复杂得多,一方面在服务器方提供的是对所有个体个性信息的管理,而每个个性信息又包含有针对不同功能需求的个性信息,另一方面,个性库要有多种推理算法,负责推理出个体可能需要的相关的信息服务内容,构建个体信息结构.
"代理群(AgentGroup)"模块的构造要依赖于"Agent协调者"模块的个体对特定信息请求的相似度的计算,相似度的计算可以用矢量距离法,这儿就不再熬述了.有了相似度就可以按照提供的信息服务功能进行分类和聚类,由于学科已经有了分类体系,可以参照于学科分类的体系进行分类,并辅助以聚类的方法,达到将相似的功能请求分到同一个"代理群"中的目的.比如某个体要查询关于机器人视觉方面的资料,另一个体要查询关于机器人控制方面的资料,通过相似度计算,认为可以构造一个机器人相关的代理群,将这两个个体期刊检索方面的请求代理融合后放于其中.Agent分组的好处在于可以提取出请求的共同之处,克服因重复请求和类似请求造成的查询的资源浪费,对于存在的信息差异请求,可以创建单个代理执行查询,另一个好处就是能够为某个个体找到其他具有相近个性的个体,促进具有相似个性个体可能需要的相互交流,同是研究机器人方面的学者会在机器人方面有更多交流的需要.代理群(AgentGroup)模块如图5所示.
引入"代理池(AgentPool)"是为了提高构造查询agent的速度,并保持对图书馆标准信息服务接口调用的透明性,提供系统统一的查询代理,可增强系统的可维护性,提高系统可靠性和安全性.
这篇论文来源:http://www.sxsky.net/xie/070947267.html
3.4系统整体描述
客户端Agent收集需求,捕获个体的评价,并将这些个性信息提交给Agent协调者,Agent协调者维护个性库,建立个性库的个体个性信息结构,该结构是对当前信息需求,可能信息需求及可能的个性发展需求的映射.Agent协调者根据个性库中若干个体的个性结构,计算个性结构相似度,通过分类聚类算法将个体一定的功能需求分配到一定的代理群中,代理群中的每个agent会被赋予特定的任务,所有代理群中agent完成的信息返回组合在一起就是符合个性库个性结构的总的信息返回.代理群中每个agent并不要亲自同数字图书馆接口打交道,它们会从"特定任务代理池"中挑选出合适的一个或几个查询代理,把特定性质的任务交给它们,等待返回的结果.代理群中的agent分析返回的结果,如果不能满足它所被给予的任务要求,就会调整分配算法,重新挑选代理池中的若干查询代理执行,直到Agent协调者通过比较个性库要求的任务和agent提交的结果,认为agent已经完成了被赋予的任务为止,代理群中的agent还必须跟踪资源的具体位置,有没有移动,有没有删除,并将跟踪信息及时反映给Agent协调者.之后协调者Agent将把某个个体的多个功能需求(结合个性库)合并,通过网络提交该信息集合给某个客户端Agent,客户端Agent中的特定功能信息服务agent(如"期刊信息检索服务agent")再结合"用户偏好"个性化地显示返回信息给个体.个体对显示的信息进行操作及评价,各信息服务agent收集这些评价,根据一定算法进行量化,这些收集的个性信息会反映到"个性类库"及个性库的推理算法上.这样就完成了一次闭环循环.
4模型面临的挑战及其潜力
系统独立于数字图书馆信息服务系统,具有相对完整性,但又绝对离不开数字图书馆,它要借助于数字图书馆提供的标准服务接口实现信息的个性化获取.但现在数字图书馆也才处于起步阶段,更不用谈在整个图书馆界建立统一的信息服务接口标准,这是对本模型的一个制约.现在é
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参考文献
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