【摘要】：為了讓人們在上網(wǎng)時能更加快速準確的找到想要瀏覽的信息,本文在語義web的基礎上,結(jié)合動態(tài)本體及agent的自我意識理論,提出了網(wǎng)眼agent的概念以及基于自我意識的語義web的基本思想和整體框架,描述了它的工作流程,并對它的三個基本元素——網(wǎng)站agent、網(wǎng)眼agent以及客戶agent的組成結(jié)構(gòu)進行了描述。網(wǎng)眼agent是基于自我意識的語義web的核心,它具有用戶上網(wǎng)時瀏覽網(wǎng)頁信息留下的習慣偏好,且對由眾多網(wǎng)站agent所組成的互聯(lián)網(wǎng)這個動態(tài)本體的當前狀態(tài)有著全面的認知,因此,網(wǎng)眼agent可以根據(jù)用戶偏好以及互聯(lián)網(wǎng)當前狀態(tài)為用戶提供個性化服務,讓用戶上網(wǎng)更加方便有效。網(wǎng)眼agent對互聯(lián)網(wǎng)當前狀態(tài)的認知就是web語義結(jié)構(gòu),主要包括了網(wǎng)眼agent對網(wǎng)站agent、所擁有的信息object以及網(wǎng)站的分類關系組成。為探究互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)站的分類關系,設計出web語義結(jié)構(gòu),本文提出了一種基于主題詞的網(wǎng)站特征值排序劃界聚類算法,并通過該算法將隨機獲取的3萬多個網(wǎng)站劃分到300個類別中。該算法可分為三個階段,在主題詞收集階段,通過爬蟲爬取百萬條網(wǎng)頁,抓取其上的主題詞并進行精簡優(yōu)化;在網(wǎng)站特征值獲取階段,設計了網(wǎng)站特征值的結(jié)構(gòu),對主題詞進行了定位賦值,并一一獲取了每個網(wǎng)站的特征值進行文件方式存儲;在網(wǎng)站分類階段,使用基數(shù)排序的思想對網(wǎng)站進行排序,之后計算相鄰網(wǎng)站之間的距離,根據(jù)距離值的大小對網(wǎng)站分類。最后,根據(jù)網(wǎng)站聚類的結(jié)果對WEB語義結(jié)構(gòu)進行了初步設計。
[Abstract]:In order to make people find the information they want to browse more quickly and accurately when they surf the Internet, this paper combines dynamic ontology and agent's self-consciousness theory on the basis of semantic web. This paper puts forward the concept of mesh agent and the basic idea and overall framework of semantic web based on self-awareness, describes its work flow, and describes the composition and structure of its three basic elements, website agent, mesh agent and customer agent. Mesh agent is the core of semantic web based on self-consciousness. It has the habit preference of users browsing web information when they surf the Internet, and has a comprehensive understanding of the current state of the dynamic ontology of the Internet, which is composed of many websites agent. Therefore, Mesh agent can provide personalized services for users according to user preferences and the current state of the Internet, so that users can access the Internet more conveniently and effectively. The cognition of mesh agent to the current state of the Internet is the semantic structure of web, which mainly includes the information object owned by mesh agent to the website agent, and the classification relationship of the website. In order to explore the classification relationship of websites in the Internet and design the semantic structure of web, this paper proposes a classification clustering algorithm of website eigenvalues based on subject words. Through this algorithm, more than 30,000 websites are randomly divided into 300 categories. The algorithm can be divided into three stages. In the subject word collection stage, the crawler crawls millions of web pages, grabs the subject words on it and optimizes them. In the stage of obtaining the eigenvalues of the website, the structure of the eigenvalues of the website is designed, the subject words are located and assigned, and the eigenvalues of each website are obtained one by one for file storage. In the stage of website classification, the idea of cardinality sorting is used to sort the website, and then the distance between adjacent websites is calculated, and the website is classified according to the distance value. Finally, according to the results of website clustering, the semantic structure of WEB is designed.
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：2483419