基于智能Agent的个性化服务在Web客户端的应用研究
ai agent的应用场景
ai agent的应用场景AI Agent的应用场景随着人工智能技术的快速发展，AI Agent（人工智能代理）在各个领域都得到了广泛的应用。
AI Agent是指能够模拟人类智能并执行任务的软件程序，它能够通过学习和自主决策来提供个性化的服务和解决问题。
以下是AI Agent在不同场景中的应用。
1. 个人助理AI Agent可以作为个人助理，帮助人们管理日程安排、提醒重要事项、查询天气预报、订购外卖等。
它能够通过自然语言处理技术理解用户的指令，并根据用户的需求提供相应的服务。
例如，当用户说“明天有什么安排？”时，AI Agent可以查看用户的日历并回答用户的问题。
2. 智能客服AI Agent可以应用在客服领域，通过自然语言处理和机器学习技术，能够自动回答用户的问题、解决用户的疑问。
它可以根据用户的输入，快速找到相应的答案，并提供解决方案。
当用户遇到问题时，可以直接与AI Agent进行对话，无需等待人工客服的回复。
3. 智能交通AI Agent可以在交通领域中发挥重要作用。
它可以通过分析交通数据和实时路况，提供最佳的路线规划和交通建议。
例如，在导航系统中，AI Agent可以根据用户的起点和终点，结合实时交通信息，为用户提供最短的行驶路线，并避开拥堵路段。
4. 金融领域AI Agent在金融领域的应用也非常广泛。
它可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，预测股票走势等。
AI Agent可以通过学习用户的投资偏好和风险承受能力，为用户推荐最适合的投资组合，并根据市场变化及时调整策略。
5. 医疗诊断AI Agent在医疗领域中有着广泛的应用，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
AI Agent可以通过学习医学知识和大量的病例数据，快速判断患者的病情，并给出相应的治疗建议。
它可以提供辅助决策，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
6. 教育培训AI Agent在教育培训领域中也有着广泛的应用。
它可以根据学生的学习情况和学习习惯，提供个性化的学习推荐和辅导。
智能Agent技术在个性化信息检索中的应用
给 用 户 的 结 果 符 合 用 户 的 信 息 需 求 ；系 统 能 跟 踪用
户 的兴 趣 和 爱 好 的 变 化 ，并 能 根 据 这 些 变 化 知道 用
户 现 在 需 要 什 么 ，能及 时调 整 服 务策 略 ，找 到用 户 更 满 意 的结 果 ； 能 预 测 用户 的潜 在 兴趣 。 在 信 息检 索 中 引进 Ａｇ ｎ 技 术 ， 提 高 信 息 检 ｅｔ 能 索 的知 识 处 理 和 理 解 能 力 ，发 挥 信 息检 索 与 Ａｇ ｎ ｅｔ 技 术 各 自的 优 势 ， 是 建立 新检 索模 式 的必 然 趋 势 。
Ｏ 引 言
随 着 信 息 数 据 增 多且 多元 异 构 信 息 的结 构 多 样 性 ，使 传 统 的信 息 检 索 在 应 用 中 受 到 很 大 限制 。个 性 化 信 息 检 索 服 务 和 网络 信 息 检 索 的 智 能 化 则 是 信 息 检 索 领 域 的 发 展 趋 势 。故 采 用 智 能 Ａｇ ｎ ｅ ｔ技 术 ， 实现 信 息检 索 的个 性 化 、智 能 化 、主 动 化 。
基于多Agent的软件开发研究
基于多Agent的软件开发研究一、引言随着人工智能技术的发展，多Agent技术逐渐成为了软件开发中的热点研究领域。
多Agent技术通过将软件系统划分成多个Agent，从而提高软件系统的可靠性、安全性和效率等方面的性能。
本文将探讨基于多Agent的软件开发研究及其应用。
二、多Agent技术1.多Agent技术概述Agent是指一个具有自主决策能力和交互能力的实体，能够自主地完成某些任务。
而多Agent技术则是指将多个独立的Agent组成一个协同的智能系统，通过相互之间的协作和交互完成复杂的任务。
在多Agent系统中，每个Agent都有自己的目标和行为，并且能够通过与其他Agent进行通信、协作和竞争来实现自己的目标。
2.多Agent系统的关键技术多Agent系统的关键技术包括分布式问题求解技术、Agent通信协议、Agent知识表示和推理技术、Agent协作技术等。
其中，分布式问题求解技术是多Agent系统的核心技术之一，它能够将一个大规模的问题分解成多个小规模的子问题，然后分配给不同的Agent进行求解，从而提高问题的求解效率和质量。
三、基于多Agent的软件开发研究1.多Agent系统在软件开发中的应用目前，多Agent技术已经在软件开发中得到了广泛的应用，例如在电子商务、智能交通、人工智能等领域都有着重要的应用。
在这些领域中，多Agent技术能够通过增加系统的智能性和灵活性，提高系统的性能和可靠性。
2.基于多Agent的软件开发流程基于多Agent的软件开发流程包括需求分析、Agent设计、Agent实现、Agent测试和系统集成等阶段。
在需求分析阶段，需要根据用户需求和系统目标确定系统架构和Agent组成；在Agent 设计阶段，需要对每个Agent进行建模并设计Agent之间的通信协议；在Agent实现阶段，需要根据Agent设计完成Agent的编程和实现；在Agent测试阶段，需要对每个Agent进行单元测试和集成测试；最后在系统集成阶段，需要将所有Agent进行集成测试和调试以实现系统的稳定运行。
基于Agent的个性化学习系统的研究与设计
一
的知 识 和规则 进行 推 理 并 作 出决 策 ， 动作 指 令 交 把 给效应 器 ， 通过 接 口对 外 部环境产 生 动作 。
出现 ， 而增 强教学 内容 的趣 味性 和个 性化 、 性化 从 人
进度和学 习水平 ， 为学生提供合适的习题与实验 ， 相 当于私人 教师进 行个别 授课 与个别 辅导 。 当学生在 网上 学 习迷航 时 ， 能 Ａ ｅｔ 能起 到导 航 的作 用 ， 智 ｇ ｎ还
与探讨 。
关 键词 ： 能教 学 系统 ； 性化 学 习； ｇｎ 智 个 Ａ ｅｔ
中图分 类号 ： Ｐ３ １５ Ｔ １ ． 文献标 识码 ： Ａ
１ Ａ ｅｔ 介 ｇｎ 简
Ａ ｅｔ ｇｎ 的研究起 源 于人 工智 能领 域 。Ａ ｅｔ 指 ｇｎ 是 模 拟人 类 行为 与关 系 ， 有 一 定智 能并 能 够 自主运 具 行 和提供 相应 服务 的程序 。与现在 流行 的软 件实体
２ Ａ ｅｔ 网络教学 系统上 的应 用 ｇｎ 在
随 着 Ｉｔ ｔ ｎｅ 技术 的发展 与普 及 ， 于 ｗｂ的远 ｍｅ 基 ｅ 程教 育正 以突破 时 空 限制 的特 点 被 人们 日益 接 受 。
远程 教 育是 以计 算 机 网络 为 基 础 的 教学 系统 ， 网 以
台主机 移 到 另 一 台 主 机 ， 可 与 其 他 Ａ ｅｔ 资 并 ｇｎ 或
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第２ ９卷 第 ５期
Ｖ０ ． ９ １２ Ｎｏ． ５
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基于Agent的门户网站个性化搜索的研究
一曩 国攮塞 萎匮 ． 直
搜索 投羹； 获得 妁 ３， ０ Ｏ 祭 嘣僳 雌 大 ２ ０， ０ 董 ２ ０
图 １ Ｇ ｏｌ ｏｇｅ中以“ 搜索引擎” 为关键宇的返回结果
实际上 ， 同的用户 在性别 、 龄 、 业 、 历 层次 、 不 年 职 学
兴趣爱好 等方面都不尽 相 同 ， 以 同一 个关 键词 对他 们 所 的含义往往不一样 ， 而通过 相 同关键 词所 获得 的检 索结 果 也无 法 反 映 出用 户 的 真 正 需 求 。一 个 商 人 在 检 索 “ Ｃ 的时候 ， 脑海里 的 Ｖ Ｖ” 他 Ｃ只是 Ｖ ｎｕｅＣ ｐ ａ（ ｅｔｒ ａｉｌ 风险 ｔ 投 资） 医生 检 索 “ Ｃ ； Ｖ ”的时 候考 虑 的往 往 是 Ｖ ｔ ｎ Ｃ ｉ ｍｉ ａ （ 他命 ｃ ； Ｉ 维 ） 而 Ｔ行业技 术人 员所关 心的 Ｖ Ｃ是高 级语 言开发 工具 。用 户输 入关键 词 的时候 ， 所表 达 的需 要 他 往往是 明确 的 ， 但是 目前 的搜索 引擎 只是 简单 的将所 有 结果返 回。当用 户看 到数量庞大的与 自己需 要无关 的网 页， 心情一定轻松不起来 。此时 ， 用户需要 花费 巨大 的力 气 才能 在其中挑 选出 自己所需 的内容 。 为此 ， 为满足不 同兴趣 和 背景 的用户 提供 需要 的搜 索服务应运而生 。也 就是说 ， 索 引擎不 能一 味地 仅仅 搜 从关键 词中提供返 回结果 ， 而要 根据 用户 的使 用行 为 、 习 惯、 爱好和特点 ， 向用户提供满足其个性 化需求 的一 种信 息服务 ， 这就是个性化搜索 。 二 门户 网站个性化搜 索的需求
司， 门户 网站技 术先进 、 号召力强 、 资源丰富 ， 成为 网络 中 的支 柱 ， 与广大 网民的生活息息相关 ， 也一直 为业 内人 士 所密 切关注 。 与传统搜索引擎 相 比 ， 门户 网站个 性化 搜索 具有 自 己独特的优势 。首先 ， 在全球金融危机 的影响下 ， 不少 中 小 型 Ｉ 企业 和网站 纷纷 倒 闭， 门户 网站 实力 雄 厚 ， ， Ｉ ’ 而 运 营较 为稳定 ， 充当个性化搜索 的领 头羊 。其 次 。 能 不管 在 网络迅猛 发展的阶段 ， 还是在互联 网的寒 冬 ， 门户 网站 的 用户数 量都 比较稳 定 ， 利于开 展个 性化 搜索 。如果用 有 户数 量不大 ， 者用 户群不稳定 ， 或 是不利于开 展个性化 搜 索 的。再 次 ， 门户网站不但技术力量强 大 ， 且 自身就 具 而 备 了海量 信息 ， 中大部分是动态 网页 ， 其 而检 索动态 网页 直 是传统搜索 引擎 的难题 。因此 ， 门户 网站 的站 内个 性化搜 索 ， 具有无 可 比拟的优势 。 三 基于 Ａ ｅｔ 术的门户网站个性化搜 索系统 ｇｎ 技 １ ．个性 化搜 索 的主 流技 术。个性 化 搜索 需要 涉 及 的领 域 比较多 ， 自然语 言 、 工智能 、 据挖 掘等 。不 如 人 数 同的研究 人员对个性 化搜 索从 不 同的方 向进行 了研 究 ， 其 中也 产生了很多技术 ， 目前 主要有 Ｏ ｔ ｏｙ技术 、 ｎｏ ｇ ｌ 元搜 索 引擎技术和 Ａ ｅｔ ｇｎ 技术 。 Ｏ ｔｏ （ ｎｏ ｇ 存在论 ， ｌｙ 本体论 ） 建立 在语 言学基 础上 ， 用 于帮 助搜 索引擎识 别用 户表 达 的意思 。但 是 ， 户 的表 用 达能力 和方式 千差 万 别 ， 兼之 语 言学 界对 “ 词 多义 ” 一 、 “ 同形异义 ” 等问题也没有很好 的解 决方案 ， 得 Ｏ ｔ［ 使 ｎｏ — ｏ ｇｒ 以真正识别用户真正 表达的意思 。 ） 难 元 搜索引擎根据客户端 的软件跟踪用户 的行为获取 用户 的兴 趣 ， 同时调用 多个搜索引擎 为之服务 ， 并 将过 滤 后 的信息 返 回给用 户 。但 是 ， 知名 的搜 索 引擎也并 不愿 意被程 序员调用 ， 以免增加 自己搜索 服务 器 的负担 。因 此， 这种完全依赖他 人的办法可靠性不 高。 Ａ ｅ ｔ智 能代理 ） 人工 智能领 域 和 网络技术 相结 ｇｎ（ 是 合 的产 物。从 ２ ０世 纪 ６ ０年代 起 ， 传统 的人工 智能 技术 开始致力 于对 知识表达 、 智能推理 、 器学习 等领域 的研 机 究， 这些研究成果在 计算 机软 件 中的应 用使 得软 件有 了 定 程度上的主动性 ， 在 自主判 断 和行 为选择 上有 了 并 定 的智能性 。美 国麻省 理工 大学 较早 地实 现 了 Ａ ｅｔ ｇｎ 技术 ， 此后逐 渐应 用 到了各 个领 域。Ａ ｅｔ 有 自主性 、 ｇｎ 具 社会 性 、 主动性 、 习性 、 学 智能性等独特 的优点 ， 对于万 维 网这种信息量 巨大 而结 构杂 乱无 章的 网络 环境 ， 该技 术 成 为处理万维 网信息 的有效途径。 综合分析可 知 ， 应采 用 Ａ ｅｔ 术 构建 门户 网站 个 ｇｎ 技 性化 搜索系统 。 ２ 基 于 Ａ ｅｔ ． ｇｎ 的门户 网站个性 化搜索 系统。为 了在 门户 网站 中建立使 用简便 、 检索质 量较 高 的个性 化搜 索
基手Agent的个性化智能导学系统的研究
摘 要 ： 文章 给 出 了基 于 Ａｇ ｎ 的 个性 化 智能导 学 系统 的 设计模 型 ， ｅｔ 阐述 了总体 设 计 思路 。将 Ａ —
ｇ ｎ 技 术应 用 于模 型 中 ， 出 了个性 化 与智 能化 。根据 学 生 实际 学习过 程 ， 理 利 用 网络 资 源 ， ｅｔ 突 合 个
少 有效 的导 学机 制 。在 网 络 学 习 中 ， 习者 自主学 学 习 能力和 控制 能力较 差 ， 习随意性 较大 ， 知 道要 学 不
学 什么 ， 者 怎 么 学 ， 浪 费 时 间 又 达不 到 学 习 目 或 既 标 ， 以有 效 的导 学 系 统 是 必 要 的 。（ ） 能 性 较 所 ２智
Ａｇ ｎ ｅｔ的社 会 性 ： ｅ ｔ具 有一 定 程 度 的 社 会 Ａｇ ｎ 性， 即它们 可 以跟 Ａ ｅ ｔ的用 户 ， 源 以及其 它 Ａ— ｇｎ 资 ｇ ｎ 进行 交流 ， 以协作 完成某 一共 同任务 。 ｅｔ 可
自主学 习是建 构主 义学 习理 念 的核心 。这一 思
想 就是 以学生 为主体 ， 习 的 内容 由学 生 自主确定 ， 学
率 的 目的 。
２ Ａ ｅ ｔ 点 ｇ ｎ特
将 Ａｇ ｎ 应用 于个 性化远 程 教育是 基于 Ａｇ ｎ ｅｔ ｅｔ
的本 身特性 。 Ａｇ ｎ ｅ ｔ的 自主性 ： ｅ ｔ能 在 没 有学 习 者 参 与 Ａｇ ｎ
１ 相 关 研 究及 其意 义
自主 学 习在 我 国现 实 教 学 中广 泛 倡 导 ， 目前 网 络 自主学 习的平 台有 国 内著名 的清华 同方 自主学 习
Ｅ ｓ — ｌ ｒ ｉｇ 国 夕 的 Ｌ ａｎ ０ ｐ ａ Ｅ ｇｉ ８ ａ ｙｅ ｅ ｎｎ 。 ａ ｅ ｒ ｔＳ ｅｋ ｎ ｌ ｈ ． ｓ
ai agent应用案例
ai agent应用案例
AI Agent在各个领域都有广泛的应用，以下是其中一些应用案例：
1.医疗保健：AI Agent可以帮助医生诊断疾病、分析病理切片和制定治疗方案。
此外，
它们还可以协助护士进行病人监护和记录病历，提高医疗保健的效率和质量。
2.金融服务：AI Agent可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评级和欺诈检测。
它们还可以为客户提供个性化的金融咨询服务，提高客户满意度和忠诚度。
3.制造业：AI Agent可以帮助工厂自动化生产线进行实时监控、故障诊断和预测性维
护。
它们还可以协助工程师进行设计和优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
4.智慧交通：AI Agent可以帮助交通管理部门优化交通流量、降低拥堵和提高交通安
全。
它们还可以协助驾驶员进行自动驾驶和辅助驾驶，提高道路交通安全性和行车效率。
5.教育行业：AI Agent可以帮助教育机构为学生提供个性化学习辅导和智能评估。
它
们还可以协助教师进行教学设计和课程开发，提高教学质量和学生学习效果。
6.家庭生活：AI Agent可以帮助家庭成员进行智能家居控制、语音助手和娱乐服务。
它们还可以协助家庭主妇进行家务管理、购物清单和日程安排，提高家庭生活便利性和效率。
总之，AI Agent在各个领域都有广泛的应用前景，它们能够帮助人们提高工作效率、优化生活品质，并推动社会的智能化发展。
基于Agent的个性化远程教学模型研究
ＸＭＬ Ｅ ｔｎ ｉｌ ｒ ｕ ａ ｇ ａ ｅ 即 （ ｘｅ ｓ ｅ Ｍａｋ ｐ Ｌ ｎ ｕ ｇ ） ｂ
技 术 。 它 的 主 要 特 征 是 可 以 在 ＸＭＬ页 面 由于本 文 提 出 的个 性 化 远 程教 学 模 中 自行 定 义 “ 记 ” Ｔ ） 而 不 像 Ｈ ＭＬ 标 （ａ ， ｇ Ｔ 型 是 基 于 ＷＷ Ｗ 的 ， 因 此 所 有 基 于 中 的 Ｔ ｇ不 能 自行 扩 展 。 由 于 ＸＭＬ中 可 ａ （ 做过 的试卷 、常错 的题 目及 知识 点 ） 教 、 Ｂｏ ｓｒ ｅｖ ｒ 式 的 支 撑 环 境 和 开 发 环 自行 定义 Ｔ ｇ ｒｗ ｅ／ ｒｅ 模 Ｓ ａ ，因此它很 容易表 征实体 的 师 评价等 都是针 对该 学生个 人特 点 的 ， 不
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基于 Ａｇ ｎ 的个性化远程 ｅｔ 教学模型研 究
陈 红 普
（ 南 师 范 大 学 物 理 与 信 息 工 程 学 院 ， 南 新 乡 河 河
４３０ ） ５ ０７
摘
要 ： 性 化 教 学 模 型 的研 究 是 人 们 对 远 程 教 学 提 出的 更 高层 次 的 要 求 ， 是 未 来 教 育 信 息 化 发 展 的 个 也
必 然趋 势 。 ｇ ｎ 技术 的快速发 展使 个性化远 程教 学模型 的 实现 成为 可能 。 讨 了个性化服 务 的思想 ， 出了 Ａ ｅｔ 探 提
一
种 新 的 基 于 智 能 Ａ ｅ ｔ 个 性 化 远 程 教 学 模 型 ， 讨 论 了其 基 本 特 征 、 发 环 境 和 关 键 技 术 。 ｇｎ 的 并 开 关 键 词 ： 性 化 教 学 模 型 ； 能 Ａｇｎ ； 程 教 学 模 型 ； ｅ 个 智 ｅ ｔ远 ３ ３１ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ７ ０ － ３ — ２ １ ７ — ８ ０ ２ ０ ）８ ０ ３ ０
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【 键 字 】 智 能 Ａ ｅ ｔ 户 兴趣 模 型 个 性 化 服 务 关 ： ｇｎ 用
１引 言 ，
属 能 代理 两 种 技 术 结 合 起来 ． 能 代 理 对 用 户 信 息 需 求 、 好 进 行 示 意 义 等 价 的关 键 字 组 成 一 个 集 合 ． 于 同 一 兴趣 项 。 智 偏 ｆ ） 趣 度 反 映 了 用 户 对某 一 兴 趣 项 感 兴 趣 的 程度 。 ４兴 甄别 、 纳 、 结 ， 析用 户的兴趣爱好 ， 借助学习好 的规则 ， 归 总 分 并 ｆ ）创 建 日期 反 映 了某 一 兴 趣 项 在 模 型 中第 一 次 创 建 的 日 ５ 自动 、 立 地 代 理 用 户 查 找 其 感 兴 趣 的 信息 。 ｂ个 性 化 服 务 的 独 Ｗｅ 发 展主 要 从 两 个 方 面 进 行 ：一 是 在 服 务 器 端 吸 收 智 能 代理 技 术 期 。 （ ） 新 日期 反 映 了某 一兴 趣 项 最 后 一 次 被更 新 的 日期 。 ６更 兴 的 思想 ． 引入 个 性 化 和 人 性 化 服 务 的 思 想 ； 二是 通 过 客 户端 浏览 更 以 器嵌 入 一 些 插 件 ． 些 插 件 不 断 地 记 录 用 户 的 浏 览 历 史 ， 踪 和 趣项 第 一 次 创 建 时 ． 新 日期 就 是 创 建 日期 ． 后 每一 次兴 趣 项 这 跟
分 析用 户 的访 问 行 为 ． 切 关 注 个 体 需 求 ， 出用 户最 有 可 能感 被 更 新 时 ． 用新 的 日期来 更 改 它 。 密 得 就 用 户 的每 一 兴 趣 项 作 为 一 条 记 录存 储 到 用 户 兴 趣 表 中 ． 形 兴 趣 的主 题 ． 后 通 过 智 能 搜 索 代 理 进 行 网 上 搜 索 ， 提 高 网络 然 以 成 用 户兴 趣 模 型 。 信 息 与用 户 需 求 相 关 性 ． 到 ＷＥ 达 Ｂ信 息 个 性 化服 务 的要 求 。 本 文 提 出 了一 种 应 用 智 能 Ａ ｅ ｔ 术 实 现 Ｗｅ ｇｎ 技 ｂ客 户 端 个 ３２用 户 兴模 型 的初 始 化 ． 用 户 兴趣 模 型 的初 始 化 采 用 由用 户 手 工 键入 的方 式 。用 户 性 化 服 务 的 方 法 。 是 一 个 多 Ａ ｅｔ 它 ｇｎ 系统 ， 要 由学 习 Ａ ｅｔ信 主 ｇｎ、 ｇｎ 提 定 关 息 推 荐 Ａ ｅｔ 信 息 过 滤 Ａ ｅｔ 成 ．三 个 Ａ ｅ ｔ 相 协 作 ． ｇｎ 和 ｇｎ 组 ｇｎ 互 共 主 动 向 学 习 Ａ ｅ ｔ 供 自 己的 兴 趣 ． 义 兴趣 项 、 键 词 集 合 及 兴 趣 度 ． 而 得到 初 始 的用 户 兴 趣模 型 。 从 同完 成兴 趣 学 习 、 性 化 信 息 推荐 和信 息 过 滤 等 任 务 。 个 ３３用 户兴 趣 模 型 的 动 态 更新 Ｉ ２ Ｗｅ ． ｂ客 户 端 个 性 化 服 务模 型 由 于 用 户 的兴 趣 是 会 发 生 变 化 的 ．所 以 我们 必 须 根 据 用 户 基 于 智 能 Ａ ｅ ｔ Ｗｅ ｇｎ 的 ｂ客 户 端 个 性 化 服 务 模 型 如 图 １所
不 。
的行 为 挖 掘 出 用 户 兴趣 的 变化 ． 并将 它 反 映 到 用 户 兴趣 表 中 ， 形 成 一 个 动 态 更 新 的 过 程 。学 习 Ａ ｅ ｔ 过 跟 踪 用户 的行 为 （ 括 ｇｎ 通 包 检 索 行 为 和 浏 览 行 为 ） 观 察 、 结 用 户 的 兴趣 ． 现 自动 学 习 来 总 实
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２０ ０ ８年第 ２期
福
建
电
脑
基于智能 Ａｅｔ ｇｎ的个性化服务在 Ｗｅ 客户端的应用研究 ｂ
余 文森
（武 夷 学 院计 算 机 科 学 与 工程 系 福 建 武 夷 山 ３ ４ ０ ） ５３０
【 摘 要 】 本 文针 对在 Ｗｅ ： ｂ客 户端 实现 个性 化 服 务 进 行 了一 些研 究 工作 。 目的是 通 过 在 Ｗｅ ｂ客 户 端 引入 具 有 自适应
图 １
户 兴趣 模 型 对 兴 趣 项 的兴 趣 度 Ｄ 进 行 定 义 ． 定 用 户在 一 段 时 间 内 经 常 上 假 （ ） 习 Ａ ｅ ｔ 过 学 习 用 户 的 行 为 ｆ 括 检 索 行 为 和 浏 览 网 （ 小 时 或 天 为 单 位 。 值 必 须 足 够 大 ） 如 果 在 此 期 间 花 Ｈ ２学 ｇｎ 通 包 以 其 ， 行 为）修 正 用 户 兴模 型 。 ， 的时 间上 网 ， 网 总 次 数 为 Ｔ 检 索 信 息 的 次 数 为 Ｓ 对 一 些 用 上 ， Ｔ，
知 识 ， 态更 新 用 户 兴 趣模 型 。 其 中 ， 户兴 趣 模 型 的更 新 分 四 动 用 种情况 ： （ ） 机 器 学 习到 用 户 兴 趣 模 型 之 外 的 兴 趣项 。 计 算 相 应 １若 则 的兴 趣 度 ． 展 用 户 兴 趣模 型 。 以下 分 析 了如 何 计算 兴趣 度 。 扩 通 常 ． 户在 一 段 时 间 内如 果 反 复 做 同 一 件 事 。 么他 对 这 件 事 用 那 （ ） 户 主 动 向学 习 Ａ ｅ ｔ 供 自 己的 兴 趣 ． 建 初 始 的 用 情 感 兴 趣 或 这 件 事对 他 很 重 要 。 于 上 述 思想 ， 们 可 以对 用 户 １用 ｇｎ 提 创 基 我
随 着 Ｉｔｍｅ 和 Ｗｅ ｎｅ ｔ ｂ的 飞 速 发展 ． ｂ个 性 化 服 务 越 来 越 Ｗｅ 引起 人 们 的重 视 。 当前 ， ｂ个 性 化 服务 主要 是 将 搜 索 引 擎 与智 Ｗｅ
（） 户 Ｉ １用 Ｄ用 来 区别 不 同的 用 户 。 （） ２ 兴趣 项 反 映 了用 户 兴趣 的 内 容 。 （ ） 键 词 集 合 是 为 了 满 足用 户 使 用 自然 语 言 的习 惯 ， ３关 把表