基于Rough集方法的多Agent系统模型用于Web上的知识发现

摘要：

本文在对Rough集理论进行了一些探讨之后,结合Internet上的搜索,首先对基于Rough集方法的多agent系统模型进行了描述.然后引用此模型,利用一个简化的WWW模型,将所搜索到的网页形成一棵用户兴趣树,再对此棵树上网页的各结点进行上、下近似集计算并合成.最后得到一个上近似合成集,利用上近似合成集中的关键词再次进行搜索,从而找到新的、用户感兴趣的页面,实现知识发现.

关键词： 粗糙集 智能化搜索 知识发现 Agent系统模型

作者: 刘群

作者单位: 重庆邮电学院计算机系(重庆)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届中国Rough集与软计算机学术研讨会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 36-39

在线出版日期: 2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）