排序算法是现代搜索引擎的重要技术之一。于网络化学习资源的特点和在线教育中学生的学习行为，本文提出了一种利用智能代理技术构建学生个人兴趣模型的排序方法。
生学习行为，使研究更智能，更个性化。[关键词]智能搜索引擎排名网络教育智能代理基金项目：安徽建筑工业大学研究项目搜索引擎排序算法是当用户输入查询关键词时，快速恢复索引库中的文档，以及根据某些规则的文档规则以合理的方式排序，
宁波网站优化以便在第一页上尽可能多地放置用户需要的文档，以便用户可以快速找到信息他需要。于基于关键字检索的搜索引擎，Robot收集和索引的信息量非常重要：例如，Google可以搜索多达33亿个页面。
用户执行搜索时，系统往往会返回大量搜索结果，这会增加用户的负载并降低搜索引擎的效率，从而搜索搜索算法排名在搜索引擎中占据中心位置。代搜索引擎排序技术传统搜索引擎排序技术传统的搜索引擎排序算法为每个提取的关键字分配权重，指示网页与关键字之间的相关程度。同的搜索引擎计算不同的方法用于值，但它们基于网页上出现的关键字的位置和频率：标题页中的关键字可能比关键字更相关。面仅显示在其他位置，关键字出现。可能是因为接触之前的网页比网页背后仅凭外观更加复杂：包含相同关键字的多个实例可以比只出现一次或两次网页更一致的网页;计算关键字权重的公式。
是，这种排序算法有其局限性：由于网络资源量巨大，两个网页质量相同，权重可能会有很大差异，许多网页设计师希望在结果之前创建网页。究。词堆叠在页面上，或者与页面内容无关的单词放置在重要位置以增加视图数量。代搜索引擎排序技术现代搜索引擎使用基于超链接分析的新排序技术来获得更好的搜索结果。中，L.Page提出的PageRank是最经典的。PageRank算法因其在谷歌的成功应用而被美国时代杂志评为“1999年十大最佳网络技术”之一。PageRank PageRank算法使用网络本身的超链接结构来确定所有网页的重要性级别数[1]。您创建从网页A到网页B的链接时，它被认为是“页面A投票给网页B”，从而增加了网页B的重要性，并最终增加了网页B的重要性。据投票数量，以优化排序算法。此同时，PageRank还分析了其投票的页面的重要性。
重要页面上进行投票有助于强化其他页面的“重要性”，这意味着页面的重要性决定了依赖其他页面的重要性。别和这种重要性的定量指标称为PageRank值。现算法当搜索引擎从用户的关键字接收问题时，它会分析问题类型并找到索引库中与搜索关键字对应的所有网页信息，然后进行排序分拣系统中的网页。PageRank算法的开发现在基于Web内容分析和超级字符串分析的结合。
名系统分析网页的PageRank值以及文档和文档分段信息。接文件中的网页描述。定搜索结果的权重的组合，这使得可以以客观的方式对网页进行排序，从而保证搜索结果与用户的请求的一致性。
索引擎需求的在线培训资源的特点在线培训基于互联网，但与互联网不同，主要是培训资源和学生行为的特征。线教育资源的特征[2]与互联网上的信息一样，在线教育资源的数量也是巨大的。是，不同的网络教育资源分布广泛，但其内容的相关性和稳定性非常强，分类很好。生学习行为的特点：在线教育中学生知识获取的主要来源是在网络上查询他们所需的教育资源，但学生不同于普通的在线用户和有自己的特点：学生正在学习和理解专业知识。少，学生控制网络的能力较弱，并且有一定程度的失明;对于大量的信息资源，学生往往缺乏耐心，不容易找到他们需要的知识。了对搜索引擎查询进行排序，搜索引擎需要从学生查询语言中检索学生的查询要求，进一步扩展知识库需求与知识结构的关联并定位准确的所需资源。
索引擎必须能够根据每个学生的学习特点提供资源。必要创建一个学生兴趣的“文件”，并确定学生感兴趣的范围。类你的知识。
种基于兴趣模型的分类方法，研究材料知识结构的构建在网络化培训环境中，主体知识的分类相对稳定和精确。做到这一点，首先要建立一个基于它的材料知识分类结构[3]。类树用于建立主题知识的各种概念的上层和下层之间的关系，更高的概念是所有基本概念的概括和较低概念，更高概念的细化。个概念树形成一个整体：每个概念节点可以根据主题分类代码进行概念编码，每个概念都有一个集合，这是一组同义描述元素但是不同的。以添加，删除，编辑等集合。据需要。
个概念可以与其他概念建立对应关系，这是与分类的上层和下层不同的水平关系。益模型的建立基本上是重要的;因此，它比普通用户更稳定，每个学生在概念和概念之间具有不同的学习特征和概念。解是不同的，这是每个学生的个人兴趣。
此，可以根据学生展示的兴趣模式，通过智能代理系统建立学生的兴趣模型。找智能代理系统）智能代理的特点[4]智能代理技术是人工智能研究的一项新成果，是信息世界中的一种软件机器人。是一个移动计算实体，代表用户或其他程序主动执行一组操作。能代理的特点是能够不断学习变得聪明，适应信息和用户兴趣的动态变化，并提供个性化服务。能兴趣智能兴趣代理在线教育[5]是分析和研究学生的学习行为，了解和掌握情境，需求，能力，进步，利益等学生，以呈现反映个性的学习资源。个学生都被一位了解自己教学特点的“老师”所包围，并获得个性化的教学服务。智能表现包括不断学习和适应学生兴趣的动态变化，以实现对请求的定制。兴趣的智能代理的基本思想是基于树结构基于学生反馈信息的反馈树逐步建立每个概念节点的水平连接。念，并采用学生的主题概念子树上的节点和节点之间的关系。平计算，为学生提供兴趣点的概念和相关等级的排名。
不仅可以获得学生感兴趣的关键词，还可以获得一组感兴趣的相关词汇，以确定他们感兴趣的趋势。立感兴趣的模型当学生首次使用搜索引擎系统时，首先记录基本信息，包括个人信息，主题信息等。据学生的基本信息，系统在学生的个人信息数据库中记录概念网络中相应的学科类别。学生请求请求时，恢复模块在概念上开发学生的查询请求，基于每个关键词的相关性对提取的网页进行排序，并返回结果。兴趣的智能代理触发学生的反馈行为。
于分析，学生可以通过不同的方式识别和分析学生的行为:)因为学生在网上冲浪时是盲目的并且有一定的偶然性，他们必须评估他们正在查看的页面。趣代理只关注学生下载或复制部分内容的笔记和页面的传输。于这些网页，兴趣代理提取其词频大于某个值的域词，并在域的个人主题的子树中的域词之间添加相关的等级值。生。
旦学生搜索了搜索结果，就会添加每个相关边缘的所有等级值并将其存储在信息库中。每个学生搜索重复上述过程，并叠加相关边缘的层次值。
叠加之后，相关边缘的级别值越高，概念之间的相关性越强。果几个概念之间的相关性很强，可以认为它反映了学生的兴趣并建立了兴趣。
型。论随着人工智能的发展，搜索引擎智能将越来越多地满足用户的实际需求。别是在网络教育快速发展的时期，应用智能代理进一步探索和分析学生的学习行为，监控学生的日常学习活动可以发挥作用现代教育发展的重要支撑作用。考文献[1] Cao Jun，Google PageRank技术分析，情报杂志，2002.10，15-18 [2]程智，“在线教育基础”，热门邮电出版社，2002.11 [ 3]冯焕利等，基于概念研究。索引擎，计算机工程，Vol.23，No.1，2002年3月，8-10 [4]李伟超，牛ig芳，智能代理技术分析与应用，情报杂志，2003.6，29-33 [5]见马秀芳，张小珍等Agent技术在线协同学习环境研究，CBE2001的行为"
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