基于Agent的个性化主动信息服务模型的研究

摘要

智能化和个性化是Internet的发展趋势,个性化的主动信息服务是解决"信息超载"和"资源迷向"问题、满足人们需求的有效途径.本文提出通过分析用户的收藏夹、访问历史记录,观察用户在普通浏览器上浏览Web页面的行为,建立用户兴趣模型,并分别基于文件中包含的内容和链接,采用元搜索引擎和广度优先算法相结合的方式,搜索、过滤出用户所感兴趣的信息加以推荐.这种主动的个性化服务,能大大节省用户的时间、精力、带宽等方面的耗费.同时进一步采用兴趣小组的方式实现用户之间的信息共享,以及通过用户的隐含反馈自动更新用户的兴趣模型.系统采用基于Agent的体系结构加以实现.