1、隨著Intemet的迅速發(fā)展，網(wǎng)上信息資源越來越豐富，網(wǎng)絡已成為用戶獲取信息的必要途徑和重要手段，而搜索引擎又成為用戶獲取信息資源的入口。但由于網(wǎng)絡資源信息具有無組織、異構分布和動態(tài)變化、結構復雜等特點及用戶檢索信息時的“信息過載”和“資源迷向”等問題，傳統(tǒng)的搜索引擎已無法滿足用戶的種種需求，用戶期盼著一種具備智能性、個性化服務的搜索引擎出現(xiàn)。 本文在分析研究國內(nèi)外搜索引擎技術、個性化信息服務技術及現(xiàn)有搜索引擎不足的基礎上，結合

2、人工智能技術的最新研究成果——Agent技術，提出了基于Agent的個性化信息服務的搜索引擎框架模型。在此模型框架中，采用用戶興趣模型庫和個性化知識庫，多Agent協(xié)作等人工智能技術使得搜索引擎比較好地實現(xiàn)了用戶個性化信息服務的特點，并以此框架為設計架構，簡單地實現(xiàn)了使用Spider程序抓取網(wǎng)頁，并對在抓取網(wǎng)頁時使用的遞歸算法做了分析和限制。在個性化信息服務方面基于用戶興趣模型庫和個性化知識庫采用了“推”(Push)技術，用戶(注冊用戶

3、和非注冊用戶)在使用搜索引擎時，推薦Agent將用戶的偏好(偏好從用戶興趣模型庫和個性化知識庫中獲取)主動“推“送給用戶。 主要研究工作和結果為： (1)在分析研究Agent技術和現(xiàn)有搜索引擎的技術、體系結構、工作原理、搜索引擎的發(fā)展歷程、發(fā)展趨勢及應用現(xiàn)狀等的基礎上，針對現(xiàn)有搜索引擎的個性化服務、智能性比較差的特點，基于中科院計算所史忠植教授提出的信息搜索引擎結構，在查閱大量文獻的基礎上，設計了一個基于Agent的個性

4、化搜索引擎框架模型。該模型由多Agent組成，自頂向下分為三層：人機交互層、信息處理層和信息收集層，并對各層中的Agent功能進行了闡述。 (2)研究分析了搜索引擎技術中的中文分詞技術，并對正向最大分詞算法做了改進，提出了“動態(tài)最大匹配”的思想，以減少匹配時循環(huán)的次數(shù)。實驗結果表明，改進后的分詞速度相對于正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法的速度有明顯的提高。 (3)在中文分詞的“歧義”處理方面，提出了“歧義包容”思想，即