基于智能多Agent的科技文献模糊协作推送系统

2012-07-05张玉霞宁波大学图书馆浙江宁波315211

图书馆理论与实践 2012年5期

●张玉霞（宁波大学图书馆，浙江宁波 315211）

科技工作者在使用文献平台查询文献的时候，往往会遇到这样的问题：在键入关键词以后，一些与这个关键词不相关或者相关度比较低的结果也都会出现在检索页面上，使得人们不得不在这些结果中人工筛选，耗费大量的时间，甚至有时还找不到需要的结果。产生这种状况的原因是搜索引擎只进行搜索词汇的匹配，并没有考虑用户的搜索目的。信息推送技术（Push）即是在这样的背景下应运而生。信息推送模式具有及时性、应用面广、对用户没有特殊技术要求的优点；但缺点是信息针对性差，难以满足用户的个性化需求。［1］

本文首先给出了一个完整的智能多Agent科技文献模糊协作推送系统模型结构，然后讨论了利用学习Agent形成用户模糊兴趣库的过程及方法，并最终形成了利用智能多Agent主动向用户提供所需信息的一种模糊智能文献推送系统。该系统在按照用户明确的要求提供所需信息的基础上，以隐性方式对用户访问各种资源所留下的痕迹进行分析，建立并形成了用户真实兴趣和关注领域库，进而准确、及时、高效地为用户提供最符合用户兴趣和要求的有价值的科技文献信息。