多Agent个性化信息检索在科研管理系统中的应用

多Agent个性化信息检索在科研管理系统中的应用
【摘要】随着社会的高速发展，人们在科研管理上的工作压力越来越大，传统的科研管理模式显然已经难以满足现时人们对于科研管理的需求，因此需要建立一种有效的科研管理方式来提高目前的科研管理工作效率，以满足人们对科研信息进行准确、快速查询的要求。

本文就对多Agent个性化信息检索在科研管理系统中的应用进行研究，并提出多Agent科研管理系统的特点以及工作流程，以供各位科研管理人员互相借鉴学习所用。

【关键词】多Agent；个性化信息检索服务；科研管理系统；应用；特点
一、传统信息检索系统在科研管理系统中使用存在的问题
（一）信息检索精度问题
在使用传统信息检索系统进行查询时，由于系统是通过查询者输入的字段与系统内部储存进行匹配从而实现检索的，而且使用者在输入关键字的时候往往难以准确地输入需要检索的内容，因此导致查询结果时常包含了一些不相关的信息，使检索的精度和效率大大下降。

（二）动态检测功能问题
由于科研管理系统中的信息检索系统所储存的信息是不断增加和删减的，通过系统信息的不断更新来为使用者提供最新的资讯。

因此科研管理系统中的信息检索系统必须具备动态的检测功能。

对于传统的信息检索系统，使用者往往需要通过多次查询才能检索出新鲜的资讯，带给使用者极大的不便，因此如果信息检索系统能够及时主动地将最新资讯展示出来的话，那就可以同时帮助使用者节省时间和精力了。

（三）主动查询功能问题
目前，大部分的信息检索系统还停留在相对被动的模式，就是只有等到使用者主动在系统中输入关键字，信息检索系统才对关键字进行匹配和检索，显然，这种被动的信息检索模式已经难以满足人们的需求。

为了有效解决以上问题，以多Agent个性化信息检索系统代替传统的信息检索系统，运用到科研管理系统中是势在必行的。

二、Agent个性化信息检索的特点
（一）Agent技术的特性
Agent是一个能够实现自我控制，根据对周围环境的感知而向目标加以追求
的计算机程序，其具有的特点主要有以下三个：
1.自主性，由于Agent是一个独立的个体程序，可以独立实现对自身动作和决策的有效控制。

2.反应性，Agent能够随时对自身所处的环境进行感知，并可以及时地作出相应的反应。

3.主动性，Agent不仅仅能够对环境作出及时的反应，还能在需要的情况下主动追求目标。

（二）个性化信息检索服务的特点
现时，全世界都进入了个性化时代，各类个性化信息服务越来越受到人们的追捧，个性化信息服务就是指能够为不同文化背景、兴趣、特长的使用者提供满足他们需求的服务模式，从而使大部分用户都能从系统当中以最少的时间和经历顺利取得准确、有效的信息。

要实现个性化信息检索服务，首先要满足下列几个要求：
1.信息检索系统能够对每个用户的爱好和习惯进行思考，然后自行根据思考结果对检索结果进行调整，从而给予用户一个更加满意的检索结果。

2.能够较为准确地对用户的背景以及隐藏的兴趣进行预测。

3.在提供检索结果给用户之间进行不需要信息的过滤，使检索结果能够更有针对性地为用户服务。

三、多Agent个性化信息检索在科研管理系统中的应用
（一）多Agent科研管理系统中的功能
运用了多Agent个性化信息检索程序的科研管理系统除了拥有一般的科研管理系统的所有功能，例如科研信息查询、信息录入与编辑、系统管理以及统计打印等功能外，它还在Agent技术的个性化服务的基础上对科研管理系统的系统管理与信息查询两大方面进行拓展，给用户带来不少智能化的服务，例如：无关信息自动过滤、用户兴趣检索结果筛选、个性化学习等多方面的功能。

（二）多Agent科研管理系统的结构
1.用户Agent
（1）用户Agent的功能
肩负着实现Agent科研管理系统与用户进行交互性功能的重任，包括对用户
输入的关键字进行接收，对检索结果进行过滤和筛选并显示，以及对用户检索结果的评价信息进行接收等多方面的功能。

（2）用户Agent的技术手段
用户Agent在接收用户所输入的关键字之后，就会对记录了该用户过往检索历史的用户个性化列表进行查找，如果能够从中找出类似的关键字的话，用户Agent就会视这个关键字为该用户的兴趣，然后直接从该用户的专属个性化数据库之中找出相关信息并显示给用户，部分用户会通过科研管理系统反映自己对检索结果的满意度，然后用户Agent就会对反馈集中起来，生成一份反馈评价表。

2.个性化学习Agent
（1）个性化学习Agent的功能
为了更好地满足不同用户的不同需求，因此就需要引入个性化学习Agent，其主要的作用就是对用户的登陆信息进行分析，登陆信息一般包括用户自身的身份、性别、年龄以及专业等，除此之外，还结合用户的反馈评价进行综合分析，总结出该用户的兴趣爱好并统一纳入到用户个性化列表当中。

（2）个性化学习Agent的技术手段
原本学习Agent对于用户的相关记录是为0的，只有在设置用户专门兴趣记录表以及兴趣向量之后才开始积累的，兴趣向量内的每个项目I=（I1、I2...In）的名称和变量定义必须设置好，另外，设Di为用户对某关键字的兴趣浓度，以表示该用户对于某个关键字的兴趣浓度，然后，该用户所有关键字的兴趣浓度都可以表示为D=（D1、D2...Dn），当D大于或等于α时，就表示该用户对于某关键字相当感兴趣，相反，如果Di小于α时，则代表该用户对于某关键字兴趣不高。

3.检索Agent
（1）检索Agent的功能
检索Agent的功能主要是根据用户个性化信息表的内容，结合科研管理系统中原本具有的检索工具，开始对科研管理系统储存的资料与该用户个性化数据库的资料进行全面的检索。

实现这种功能主要的原因是检索Agent安装了检索控制器，能够起到将检索表达式进行分项分解组合的功能。

（2）检索Agent的技术手段
检索Agent在工作时第一步是会对用户个性化表进行访问，从中明确该用户的兴趣向量，对于用户的每一个兴趣向量用一组关键词来表征，对每个关键字是否属于该用兴趣进行检验：
①若属于用户兴趣，则直接利用描述该兴趣的关键词通过信息库管理模块与用户个性化模式库中的资源进行匹配。

②若查询词不属于任何一个用户已有的兴趣，那么它有可能涉及一个新的知识领域系统将其提交给检索Agent，进行新的查询操作。

4.过滤Agent
（1）过滤Agent的功能
过滤Agent将检索Agent检索出来的信息，与用户个性化信息表进行对照匹配，过滤掉与用户兴趣不相关的检索信息，并将过滤结果提交给用户Agent。

（2）过滤Agent的技术手段
过滤Agent将系统检索出来的信息向量与用户兴趣向量之间进行相关度计算。

检索到的相关度比较低的信息就会被过滤掉。

相关度的计算主要采用向量之间点乘的方法，计算向量之间的欧几里德距离。

参考文献：
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