基于Agent的智能化元搜索引擎个性化机制

大数据环境下,信息量过载,人们需要精准、智能的检索工具.本文研究了基于Agent的智能元搜索引擎中的个性化机制,准确地理解用户的搜索意图,有效地提高了信息检索的服务质量.文中着重研究基于Agent的智能元搜索引擎个性化方法及功能实现所需的相关理论与技术,给出了查询语句分析与查询兴趣挖掘及成员搜索引擎调度过程,设计了基于动态学习的复杂查询识别机制,基于动态更新的用户兴趣概貌模型的检索兴趣挖掘机制,以及基于概念格与日志分析的搜索引擎评估调度策略机制.最后,针对复杂查询语句识别、搜索引擎调度策略效果及检索结果相关性的测试结果表明,本文提出的基于Agent的智能元搜索引擎个性化机制,可较为准确地识别出复杂的查询语句并进行预处理,高效学习用户的查询兴趣,达到明显提高检索结果相关程度的目的,并智能化地调度成员搜索引擎,为提高用户信息检索效率提供充分支持,从而提高用户的检索体验.