搜索引擎优化毕业论文(基于多Agent的优化搜索的几个关键问题信息成指数级增长,)

　　搜索引擎优化毕业论文(基于多Agent的优化搜索的几个关键问题信息成指数级增长,)

　　【摘要】 近年来，随着计算机和网络的发展，互联网信息呈指数级增长，搜索引擎已成为用户访问互联网不可或缺的工具。传统搜索引擎的优势在于信息量大、更新及时、不需要人工干预。然而，随着网络信息的指数级增长，海量搜索技术的弊端也越来越明显。需要对检索结果进行两次或多次筛选，这降低了搜索的准确性。迫切需要新技术来解决这些问题。本课题研究了基于多智能体的优化搜索的几个关键问题，从目前二代搜索存在的问题出发，进一步优化搜索引擎。在关键词匹配搜索的前提下，通过客户端和服务端Agent的交互，利用机器学习的方法，对用户的点击和浏览行为进行详细分析，从而提升服务，以及用户对考虑网页的重要性。进去，更好地利用用户相关性反馈信息，增加对信息重要性的判断对整个用户群的判断，改进服务端算法，优化整个搜索引擎的整体性能。提出了搜索过程中人机合作的重要思想。通过客户端上的Agent与服务端的交互，考虑到用户搜索行为的不确定性和个性，利用用户在使用前提交的兴趣偏好信息和历史浏览行为，增加特定用户的搜索界面。个性和智力。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。考虑到用户的搜索行为，利用用户在使用前提交的兴趣偏好信息和历史浏览行为，为特定用户增加搜索界面。个性和智力。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。考虑到用户的搜索行为，利用用户在使用前提交的兴趣偏好信息和历史浏览行为，为特定用户增加搜索界面。个性和智力。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。使用前提交的兴趣偏好信息和历史浏览行为，用于增加特定用户的搜索界面。个性和智力。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。使用前提交的兴趣偏好信息和历史浏览行为，用于增加特定用户的搜索界面。个性和智力。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。本文首先介绍了传统的搜索引擎技术和分类，然后详细介绍了agent的定义、系统架构和用户兴趣学习技术。之后，它设计了自己的基于多智能体的搜索引擎架构，并详细设计了每个智能体的功能。最后，在服务端使用元搜索引擎的情况下，模拟实现了客户端各个代理的搜索行为，并进行了对比实验。