基于的递归检索方法

5.3.5　基于Agent的递归检索方法

利用Agent的移动性来实现分布式信息(尤其是网络信息资源)的搜索是一种高效、可靠的途径。其基本思想是移动一个检索Agent到一个站点上，成为本地Agent，并分析已存储的文档，若存在感兴趣的超链，则复制自身，生成一个具有相同代码的Agent来跟踪感兴趣的超链。其主要运行过程是:在搜索开始时，由用户创建第一个Agent(称为“根Agent”)，并将它发送到一个指定站点，分析站点上所收集的HTML页面，并将感兴趣的页面(即与用户指定的关键词的相关度大的页面)地址URL返回。“根Agent”一旦在文档中发现一个链接到另一个站点的感兴趣的超链，在返回用户站点之前，便复制自身生成一个代码相同的Agent来完成跟踪超链的任务。新的被复制的Agent被发送到指定的远程站点，并递归地生成更多的Agent。递归搜索流程如图5-10所示。

图5-10　Agent的递归搜索流程

为了避免无止境地生成Agent散布到网上，可以依照树的深度给定一个非负整数值来限定Agent的个数，用level表示，它代表离“根Agent”的距离。用户可以根据网络通信状况、能接受的等待时间以及对所需资料的详尽程度来设定一个最大的level值，用L_max表示，处于L_max层的Agent不执行复制操作。

具体来说，检索Agent的递归搜索过程分为五个步骤:

第一步，用户创建一个“根Agent”，并给出初始参数:关键词、访问的起始站点、Agent的level值、L_max值以及用户站点。起始站点可根据类似于Robot的有关方法来确定或根据网上的目录服务(如Yahoo!)来指定。对“根Agent”来说，其level值设为0。L_max值由用户根据实际情况指定。用户站点是必不可少的，任何Agent在找到所需信息后都会将其返回到用户站点。

第二步，Agent到达起始站点开始访问，它利用本地机制来检索信息，如果没有找到感兴趣的HTML页面，Agent返回用户站点。至于Agent访问本地资源的机制的选择取决于系统中采用的协调策略。

第三步，在感兴趣的HTML页面中，Agent能找出链接到其他站点的且含有相关或相近信息的超链，如果Agent的level值少于L_max，它将为每个超链复制一个Agent来跟踪访问超链。新复制的Agent具有与“母体”Agent相同的代码、相同的关键词、相同的用户站点、相同的搜索深度，起始访问站点则根据超链设定。

第四步，每一个新创建的Agent到达指定的站点后开始本地搜索(同第二步)，并将找到的页面URL返回用户站点。

第五步，将每个Agent所返回到用户站点的信息收集起来，将查询结果进行处理后提供给用户。

与搜索引擎的Robot相比，该搜索方法的优越性表现在以下三个方面:

(1)通过设定搜索深度L_max，用户可以自行控制搜索过程，根据具体的搜索要求来控制搜索时间;

(2)只需Agent移动到服务器上，并不需要移动所有的数据，节约了网络带宽;

(3)网络连接的不可靠也不会影响Agent的工作，它可以在本地服务器上访问信息资源。

参考文献

［1］陆汝钤.世纪之交的知识工程与知识科学［M］.北京:清华大学出版社，2001.

［2］Ingwersen P，J－rvelin K.The Turn:Integration of Information Seeking and Retrieval in Context［M］.Springer，2005．

［3］VICODI architecture.Schema http:∥www.vicodi.org/2005-12-11

［4］徐国虎，董慧.基于语义的数字图书馆推理检索研究［J］．中国图书馆学报，2006(3)．

［5］董慧，余传明，徐虎，等.基于本体的数字图书馆检索模型(Ⅳ)研究［J］——历史领域知识推理机制.情报学报，2006(6):666-678.

［6］周宁，张玉峰，张李义.信息可视化与知识检索［M］.北京:科学出版社，2005.

［7］张玉峰.智能情报系统［M］.武汉:武汉大学出版社，1991.

［8］金燕，张玉峰.基于本体论的知识检索研究［J］.图书情报工作，2004(7):41-43.

［9］金燕，张玉峰.基于中文自然语言处理的知识检索模型［J］.中国图书馆学报，2004(2):60-62，63．

［10］张玉峰，王翠波.概念知识库的设计与学习方法［J］.中国图书馆学报，2004(1):63-65．

［11］张玉峰，李敏，晏创业.论知识检索与信息检索［J］.中国图书馆学报，2003(5):23-26．

［12］张玉峰，李敏.动态约束性概念网络与知识检索研究［J］.情报学报，2003(3):278-281．

［13］艾丹祥，张玉峰.相关反馈技术在知识检索中的应用［J］.情报科学，2003(10):1100-1103．

［14］张玉峰，文燕平.智能检索Agent系统研究［J］.中国图书馆学报，2002(5):54-56．

［15］张玉峰，晏创业.基于机器学习的知识检索模型研究［J］.图书情报知识，2002(4):6-9．

［16］李敏.基于认知理论的语义检索研究［D］.武汉:武汉大学信息管理学院，2006.

［17］艾丹祥.基于本体论的知识检索研究［D］.武汉:武汉大学信息管理学院，2004.

［18］李敏.网络医学信息资源的知识检索研究［D］.武汉:武汉大学信息管理学院，2003.

［19］晏创业.基于机器学习的智能检索研究［D］.武汉:武汉大学信息管理学院，2002.

［20］文燕平.智能检索Agent系统研究［D］.武汉:武汉大学信息管理学院，2001.

［21］Sowa J F.Categorization in Cognitive Computer Science.∥Cohen H，Lefebvre C.Handbook of Categorization in Cognitive Science，Elsevier，2006，141-163.

［22］http:∥ciir.cs.umass.edu/