随着技术的快速发展，对代理技术的研究已成为最前沿的亟待解决的问题之一。文档将代理技术应用于搜索元引擎，并创建多代理元搜索引擎系统模型。
模型采用多智能体组织结构，在一定程度上抵消了元搜索引擎弱智能的缺陷及其无法满足自定义需求的缺陷。本文中，元搜索引擎代理分为两类：管理代理和任务代理，通信方法，协调机制，以及深化模型的多代理之间的性能评估。
[关键词]代理商;元搜索引擎;自定义搜索代理技术源自分布式人工智能（DAI）。20世纪80年代以来，代理技术已经扩展到ICD领域，并广泛应用于许多其他领域，包括：电子商务，工作流管理，传输系统，信息检索系统行和其他Web应用程序。
代理技术在元搜索引擎中的应用是代理在信息检索系统中的典型应用之一。前，代理技术研究主要分为三个方面：智能代理，多代理系统（MAS）和面向代理编程（AOP）。文将多智能体技术应用于搜索元搜索引擎，提出了一种基于多智能体的搜索引擎元搜索引擎模型。模型不仅具有代理商技术智能的特点，而且具有元电机比传统搜索引擎具有更高召回率的优点，不仅可以弥补元电机的缺陷。智能低和无法满足用户的个人需求方面。还可以在一定程度上提高系统的灵活性和可用性。于多代理的搜索引擎元搜索引擎对每个独立搜索引擎的覆盖范围有限，并且用户必须使用多个独立搜索引擎来执行同时搜索。建了元搜索引擎。索引擎元搜索引擎是一个基于几个独立搜索引擎的综合搜索引擎：它接收用户的搜索查询并将它们分发给独立的搜索引擎，每个独立搜索引擎返回的结果符合某些规则。组并呈现给用户。此，元搜索引擎也称为“搜索引擎顶部的搜索引擎”或“搜索引擎母亲”。于搜索元搜索引擎可以使用多个独立的搜索引擎同时轮询，因此与传统搜索引擎相比，信息的召回率显着提高。而，元搜索引擎仍然处于开发阶段，并且一些技术还不够成熟，这表明智能程度太低而无法满足研究用户的需求。
制。了解决这个问题，本文将Agent技术引入元搜索引擎，构建了一个基于多代理的元搜索引擎系统模型，该模型结合了Agent和Agent的优点。
元搜索引擎，可以提供高系统性能。于多代理的搜索引擎元系统模型图1是多代理搜索引擎元搜索引擎模型。模型使用代理组织来实现元搜索引擎的智能和定制，以及多个代理的协作。
于不同代理人之间的互动与合作，新的问题解决方法不仅可以发展，而且可以相互学习。
高每个代理人的基本能力，理论上提高召回率和准确性。
统主要由用户交互代理，基于兴趣的学习代理，
宁波seo请求扩展代理，请求管理代理，代理组成。员和结果集成代理，以及自定义模板库和引擎性能评估库。于多代理的搜索元搜索引擎模型的系统功能是用户与搜索元搜索引擎之间的交互界面，其一方面检索用户的请求并提交它。
他的扩展代理，同时将用户的行为日志提交给他。兴趣的学习代理通过分析感兴趣的代理来分析用户的兴趣，存储在定制模式库中获得的定制模式，调整和改善用户感兴趣的模式。户实时并智能地帮助用户检索信息。
求扩展代理分解请求中包含的有效参数，并在重新排序为某种语法格式后，将请求语句发送到请求管理代理，请求管理代理将请求任务分派给每个会员代理并且还负责每个代理的管理。员之间的协调和通信：完成搜索任务后，每个成员代理将每个查询的结果发送给结果集成代理，对它们进行合并，重复数据删除和排序，并返回查询结果。
统一格式查询用户交互代理。示给用户。
定义模式库用于存储用户的自定义模式。定义模式是由感兴趣的学习代理基于用户的过去行为体验获得的感兴趣的模型。
信息分析，探索和推理，或用户的主动性。者提出自己的爱好或评估元搜索引擎的查询结果;引擎性能评级库存储每个搜索引擎的性能评估值信息，响应时间信息，返回链接号信息和异常信息。
代理通信在基于多代理的元搜索引擎系统中，为了检索期望的结果并在代理之间执行信息传递，需要通用的通信语言和通信机制。
保代理商之间的相互沟通。常沟通。理通信语言目前，世界上最常用的代理通信语言是KQML（查询语言和知识操作）和FIPA ACL。
系统中代理之间的通信语言可以使用KQML，现在被广泛使用和接受[15]。语言不仅是代理之间的消息表达格式，还是消息处理协议，它指定消息格式和消息传递系统，并提供通信和通信的一般框架。
代理系统的协作。于标准是开放的，因此可以使用不同的语言来传输知识，并且可以将其集成到KQML中。理通信机制在多代理系统中，通信过程可以分为黑板系统和消息/会话系统。男，河北僧人，河北省信息安全评估中心工程师，主要研究方向：计算机通信。
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