数字图书馆中个性化信息检索研究

　　2.2　Agent个性化信息检索的结构体系总体建设思路 
　　通过对现有的个性化检索结构体系缺陷的分析，我们提出了基于Agent的个性化信息检索结构体系。 
　　3.Agent的个性化信息检索 
　　根据以上对基于Agent个性化信息检索结构体系的思路分析，笔者提出了以下新的基于Agen价性化信息检索模型 
　　3.1　针对现有的个性化信息检索模型的缺陷进行了如下的改进： 
　　(1)进一步的考虑到用户的差异并采取循环反馈的措施使的系统给出结果能够自适应于用户查询兴趣的变化。并在用户接口和用户数据库连接环节除了采用相关问题反馈和聚类处理还采用了更新创建用户档案的措施，进一步提高了查询效率。 
　　(2)采用了基于内容和查询协作的双向混合过滤，使的查询结果更加准确。 
　　3.2　工作流程描述如下： 
　　(1)用户描述兴趣和提出检索请求，在用户接口部分用户Agent接受该请求，调用用户信息数据库中的用户个性化信息，通过推理产生精化的个性化检索模式。 
　　(2)启动信息检索模块，调用元搜索引擎去检索与用户兴趣最为相关的信息，同时通过情景关注Agent对信息动态变化予以关注。并且进一步通过基于多Agent协同合作的检索器进行提取和分解有用信息。 
　　(3)结合搜索引擎调度机制及用户个性化信息推送Agent，根据查询请求及对用户需求分析，进行搜索，并将信息搜索Agent搜集来的信息装入数据库，自动分类，搜索工作是时时进行的。 
　　(4)系统将用户需要的信息通过个性化信息推送Agent、信息过滤Agent、信息挖掘Agent等多个Agent间的协作处理后提供给用户，还可以向用户推荐最新的和其他兴趣相似的用户感兴趣的信息，同时更新通用兴趣主题库。 
　　(5)通过相关问题反馈和聚类处理模块，将用户评价记录到相应的知识库中。同时更新用户兴趣档案。 
　　(6)收集从各个选中的搜索引擎所返回的结果，消除无效的链接页面，去除重复、多余的信息，按照相关性进行排序。 
　　(7)根据用户要求，把这些信息依照相关性从高到低的顺序按照统一的格式返回给用户。 
　　(8)用户通过浏览返回的结果确认是否为感兴趣的信息，并将反馈结果交给用户信息数据库进行聚类，精化用户信息数据库信息。 
　　 
　　4、结　语 
　　 
　　数字图书馆个性化信息检索是对数字图书馆实现“以用户为中心”的信息服务模式的有益尝试。数字图书馆的个性化信息检索的实现是一项十分复杂的工作。他依赖与很多技术的发展。目前虽然取得了一些进展但尚存在需要完善和改进的地方。因此，我们应该将更多科研成果应用与其中，加强对模型的研发，以推出效率更高的检索模型。