【摘 要】
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我们采用这种观点构造一个适应性的自治的Agent模型--一种无任何中心控制的行为模块网络构成的Agent控制结构.我们采用还这种观点来分析互联网的各种自发的群体规律.近年的研
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我们采用这种观点构造一个适应性的自治的Agent模型--一种无任何中心控制的行为模块网络构成的Agent控制结构.我们采用还这种观点来分析互联网的各种自发的群体规律.近年的研究表明,与传统的人工系统相比,Internet的的确确更象是一个生态系统.在Internet复杂的表象下,隐藏着令人吃惊的简洁的秩序与结构.Internet上这些自发的群体规律对信息获取不可估量的意义.基于链接结构的网页排序算法造就了Google这样的网络巨无霸,基本思想就是网页之间的链接关系在总体上反映了网页的价值.尽管单个的网页链接没有多大意义.我们认为用户的冲浪行为在整体上同样也反映了网页之间的相关性与权威性.我们提出了一种利用用户的冲浪行为来评价网页价值与相关度的算法,目前已经得到了一些有趣的结果.但是还需要更多的改进.最后,我们还研究了机器学习中的支持向量机的几何意义.我们将在进一步的研究中考虑如何使用支持向量机与Internet的总体规律相结合.获得更有效的信息获取技术.
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