移動 Agent在個性化教學檢索系統中的應用

摘要:移動Agent技術是近年來在人工智能領域應用越來越廣泛的一項技術。它以人工智能為基礎，并且與網絡技術相結合，為解決復雜、動態、分布式智能應用提出的一種全新的計算方式，它的智能性、動態性和移動性特點為實現個性化檢索提供了技術支持。該技術主要強調利用移動Agent技術加強檢索系統的智能性和個性化。在傳統檢索系統和移動Agent技術的基礎上，建立了基于移動Agent的檢索引擎模型，并將此模型應用于個性化教學檢索系統中。

關鍵詞:移動Agent 搜索引擎;個性化;信息檢索

中圖分類號:TP311.13 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3198(2010)02-0254-02

1 基于移動Agent教學檢索系統模型

1.1 移動Agent的基本行為方式

移動Agent是實現教學資源組織和教學資源獲取的關鍵部件。通過它在系統中的移動和計算，教學資源被發現和收集，不同用戶的教學資源可以流動和共享。雖然在本系統中幾類不同的移動Agent要執行不同的任務、不同的工作流程，但它們在系統中的基本行為方式是一致的。(1)尋找任務目標，移動Agent都分派了不同的任務，這就意味著它們有不同的目標，一旦系統開始運行它們會移動尋找目標。在這個過程中可能要與其他的Agent通信而得到相關信息，在不同域中移動最終找到目標。(2)任務執行，該移動Agent通過復制自己產生若干子移動Agent，并把子任務分派給它們，派遣它們到該域中的教學資源服務器上并行地完成任務，子移動Agent向該服務器上的資源Agent發出“任務請求”，并接受“回復”消息。把結果返回給上一級Agent。(3)完成任務，父移動Agent接受到子移動Agent完成任務的消息后，根據它的查詢服務決定下一步的行為或通知上一級Agent該任務已經完成，或繼續執行新的任務。

在基于移動Agent 的個性化教學檢索系統模型中，引入了Agent 的概念，用Agent 來定義系統中的各個部件的需求和實現，對教學檢索系統進行“Agent 化”，使得每個應用都對應一種Agent，教學檢索系統的模型在教學檢索系統中主要有以下幾個Agent。

1.2 個性化Agent設計

個性化Agent是實現本系統的重要組成部分，它直接影響系統對不同用戶需求的理解程度。個性化Agent建立主要通過記錄用戶一段時間內對系統資源的操作，對用戶行為進行跟蹤研究，推導出用戶的興趣傾向，從而建立起針對不同用戶的興趣模型。用戶的興趣模型的建立通常需要一定的時間，通過系統和用戶之間不斷交互和學習而不斷完善。

個性化Agent的主要任務:用戶興趣建模，個性化Agent分布在客戶端對于用戶的查詢內容、用戶的行為習慣進行記錄，存儲在信息庫里，在對信息庫里的內容進行比較分析，去掉偶然行為，把新的觀察結果添加或修改到個性信息庫里。個性Agent化的系統流程圖如圖1所示。

1.3 教學資源搜索Agent研究

教學資源搜索Agent實現對網絡上相關web資源的搜索與獲取，是用戶個性化搜索服務的前提與基礎。它的主要任務是根據用戶的要求生成用于搜索引擎的特定檢索內容。系統通過它們獲得搜索引擎的教學資源的查詢結果，經過網頁分析把查找提交給信息過濾Agent，教學資源搜索Agent首先對用戶提出的搜索請求進行解析，并進行數據查詢，為了防止盲目地在WWW上查詢，系統控制功能用以確定最符合的搜索策略和搜索范圍。然后應用信息過濾Agent對查詢到的大量教學資源進行進一步分析、篩選，最后將搜索結果返回用戶端。

教學資源搜索Agent是面向教學資源環境的，要求網絡搜索的效率高、實時性強，能及時反映與用戶興趣相符的教學資源的變化，還要求搜索的時間短、準確性高。現在網絡上己經有很多的搜索引擎，雖然它們不具有智能性，但我們可以利用它們查詢滿足用戶需要的教學資源，再結合Agent的信息過濾功能、用戶個性化建模功能，這樣既提高了網絡搜索的速度，準確性又比較高。在我們的教學資源搜索Agent中，集成了一部分引擎的接口方法，這樣，用戶在使用Agent進行網絡搜索時，既可以啟用自主搜索功能，又可以連接到網絡上現有的各個引擎進行搜索。只有在后面一種情況搜索到的網址不夠多或不滿足用戶要求時，才啟用自主搜索功能，這樣提高了搜索的效率，教學資源搜索Agent的結構如圖2所示:

1.4 信息過濾Agent

信息過濾Agent主要面對的是已經記錄在數據庫里的用戶的長期個性化行為、興趣記錄的數據，它為用戶的長期的教學資源需求提供服務。通常，用戶的教學資源需求是相對比較穩定的、長期的、變化較慢的。它的主要任務有兩個:(1)信息過濾Agent將用戶的查詢內容與個性化信息庫進行比較，根據比較結果確定用戶真實想要的查詢信息，轉交給教學資源搜索Agent進行資源搜索。(2)信息過濾Agent將教學資源搜索Agent已經搜索到的教學資源和個性化信息庫進行比較，根據比較結果選出用戶需要的教學資源。圖3表示出了這種教學資源過濾的處理流程。

從圖3中可以看出，信息過濾Agent面向用戶的長期的教學資源需求，而傳統的信息檢索技術面向的是用戶短期的、實時的查詢; 信息過濾Agent注重的是向用戶提供個性化的教學資源，用戶訪問的是動態數據流而非靜態數據庫，是從動態數據流中選擇數據。

2 基于移動Agent的教學檢索系統設計與實現

2. 1 系統流程分析

本系統進行工作流程如下:用戶提出查詢要求，提供搜索的關鍵內容;個性化Agent確定用戶興趣，并將其記錄到個性化信息庫里;信息過濾Agent根據用戶興趣習慣對查詢內容進行進一步加工細化;教學資源搜索Agent對新的檢索需求進行教學資源搜集，搜集結果經信息過濾Agent，按統一的相關度評級排序，組織起來返回給用戶;查詢到的教學資源由用戶挑選，組織到教學資源數據庫中;此數據庫記錄用戶就某一專題所查詢的網上資源，同時追蹤這些資源的新變化，加以有效管理，方便用戶在本地調用教學資源資料;系統對用戶所確認的教學資源進行內容挖掘，對用戶興趣加以預測和補充。

本系統的流程描述如下:

(1)用戶描述興趣和提出檢索請求，信息過濾Agent將其轉化為可以識別的方式存入興趣庫。

(2)個性化Agent對新添加的內容與個性化信息庫進行對比，如果是新內容將其添加到個性化信息庫里。

(3)信息過濾Agent對檢索請求進行重新描述，按照用戶興趣將其加工后生成新的檢索請求。

(4)教學資源搜索Agent依據新的檢索請求進行搜索，并將教學資源搜索Agent搜集來的教學資源存入臨時教學資源URL列表，自動分類。

(5)信息過濾Agent對臨時教學資源URL列表中的內容與個性化信息庫的相關內容進行比較，挑選出符合的內容反饋給用戶。

(6)系統根據用戶的反饋教學資源和網頁的挖掘，從而預測出用戶的興趣，將其增加到興趣庫，并帶著新的興趣在因特網中搜索，將結果反饋給用戶。

系統流程圖如圖4所示:

2.2 系統預期效果分析

本系統的特色主要體現在:

(1)實現教學資源檢索的個性化、滿足了用戶需求，本系統以“個性化服務”為基本出發點，采用多種學習機制，全面分析用戶的個性化需求，并可在用戶模型基礎上優化用戶提問，充分實現基于概念的檢索。

(2)搜索效率高、目標明確，一方面，本系統的教學資源發現和收集全部由用戶需求驅動，減少了教學資源抓取的盲目性;另一方面，本系統的教學資源搜索是針對特定領域的，對查詢某一領域教學資源有豐富的經驗，熟悉此類教學資源的位置、格式和類型。

(3)教學資源服務有較高的智能性，本系統能在沒有用戶干預的情況下對網上教學資源變化實施實時的監控，自動搜集用戶所需的更新教學資源，并貯存下來，在用戶登錄網絡時，主動推送到用戶桌面。

(4)檢索內容更加準確、深入，每個學科都有自己獨特的詞匯及用語，同一術語在不同的學科中具有不同的定義，本系統著眼于用戶興趣所屬的的專業領域，消除了詞匯及用語的含義不確定性，同時通過多次過濾機制，保證了教學資源的準確度和專指度。

3 結束語

利用Agent 構建的教學檢索系統模型，Agent 既是系統的基本構成單位，又是系統的獨立運行實體。這種新的模型能夠有效地減少網絡連接時間，減少對網絡帶寬的占用。大大提高了系統的健壯性、可靠性，充分地發揮網絡的作用來進行教學檢索 。而且能實現閱卷工作的完全分布式進行，減少工作量。

參考文獻

[1]NwanaHS.SoftwareAgent:AnOverviewJ.TheKnowled geEngineeringReview，1996，11(1):205-245.

[2]Daniel T.Chang and Stefan Covaci，The OMG Mobile Agent Facility:A Submission，In Proceedings of the First International Workshop on Mobile Agents (MA97)，98-110，Berlin，Germany，April 1997(2):5-6.