【摘 要】
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目前,智能主体技术(Intelligent Agent)已经逐渐成为计算机领域中一个崭新的研究课题.而用机器学习的方法来实现Agent智能是一种比较理想的途径.该文研究了一种应用于WWW上
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目前,智能主体技术(Intelligent Agent)已经逐渐成为计算机领域中一个崭新的研究课题.而用机器学习的方法来实现Agent智能是一种比较理想的途径.该文研究了一种应用于WWW上智能检索Agent的机器在学习系统.文中阐述了WWW上智能检索Agent机器学习系统的基本原理和有关的技术问题.着重探讨了以下几个问题:1.利用对各种属性间依赖关系和相关关系的研究分析,运用关系型数据库(RDBMS)构造基本知识库系统;2.通过主题词和与其相关的一系列限制性和的似性关联词生成检索表达和用户检索特征;3.通过加权值的数值化度量方法和数据库加入推理规则,利用关系数据库的交(intersection)、选择(select)、联接(join)等操作,通过SQL和数据库的其它查询语言从数据库中抽取不同类型的知识,实现联想、推理等一系列智能活动;4.通过多种学习方法和维护手段进行系统知识库的更新,提高系统学习效能和正确性.
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