Информационно-поисковые системы на основе мультиагентного подхода

Гнусов А.А.

Эффективный доступ к информации в связи с экспоненциальным ростом объема Интернет-ресурсов становится всё более сложным и трудоемким. Существующие информационно-поисковые сервисы и системы (ИПС) недостаточно хорошо справляются со своими задачами. В последнее время начали разрабатываться ИПС, основанные на концепции интеллектуальных агентов. В последнее время начали разрабатываться поисковые системы, основанные на концепции интеллектуальных агентов. Следует отметить проект SAIRE [1] - масштабируемый, основанный на агентах механизм информационного поиска. SAIRE обеспечивает интегрированный доступ пользователя к распределенным источникам данных, включая цифровые библиотеки NASA и NOAA.

Основными недостатками подобных систем является, в первую очередь, недостаточность возможности предварительного обучения агентов на уже имеющемся материале, а также невозможность коррекции поиска с помощью материалов из других источников.

Рассмотрим структуру ИПС с применением агентного подхода. Между пользователем и информационным наполнением сети располагаются три слоя [1]. Первый слой - это ИПС глобальной сети. ИПС осуществляют первичный сбор информации о ресурсах Интернет. Второй слой представляет собой мультиагентную систему (МАС), выполняющую поисковые операции. Основные задачи данной системы: динамическое распределение поискового процесса по различным ИПС; осуществление всех фаз взаимодействия с ними; проверка актуальности ссылок и получении выбранных документов; проверка полученных документов на релевантность и ранжирование. МАС осуществляет адаптацию поискового процесса, как к источникам, так и к потребителю информации. Третий слой - это система управления документами (СУД), ориентированная на работу в глобальной сети. Основной задачей СУД, в данном контексте, является автоматизация составления поискового запроса. Основная идея использования СУД заключается в создании поискового запроса на основе анализа имеющихся у пользователя документов по искомой тематике.

Автоматизированное построение поискового запроса происходит в диалоговом режиме. Пользователь выбирает уровень иерархии кластеров и релевантный кластер этого уровня (либо несколько кластеров, указывая их релевантность), а также, при необходимости, осуществляет корректировку разбиения, путем добавления или исключения из выбранного кластера отдельных документов.

Предполагается использовать три типа агентов [2]: агенты данных (D-агенты); поисковые агенты (S-агенты) и новостные агенты (N-агенты). Агенты данных составляют важнейшую часть системы, они служат интерфейсом с СУД, взаимодействуют с поисковыми агентами и непосредственно с содержательными ресурсами глобальной сети. Каждому документу, содержащемуся в СУД поставлен в соответствие агент данных. Поисковые агенты обеспечивают интерфейс между МАС и глобальными ИПС. Каждой используемой в системе ИПС поставлен в соответствие S-агент. В некоторых, особых случаях, когда соответствующая ИПС вырабатывает хорошие результаты, ей могут быть поставлены в соответствие несколько копий одного S-агента. Новостные агенты обеспечивают интерфейс между МАС и обнаруженными в сети ценными (высокоинформативными) источниками информации. Одному такому источнику информации ставится в соответствие один N-агент. Также существует репозиторий (СУБД), содержащий несколько баз данных (БД): БД найденных документов; БД созданных N-агентов; БД по D-агентам и БД S-агентов. Репозиторий необходим для эффективного разделения работы агентов и для выявления авторитетных источников информации. Арбитр ресурсов осуществляет перераспределение ресурсов МАС между отдельными D-агентами для обеспечения эволюции путем отбора наиболее приспособленных. Арбитр ресурсов следит за численностью популяции D-агентов.

Анализ методов поиска с использованием агентов при сборе поиске и анализе информации показал ряд преимуществ: они могут обеспечить пользователю доступ ко всем Интернет-сервисам; преимущество агентов в том, что они могут осуществлять поиск по заданию пользователя после его отключения от сети; они могут создавать собственную базу информационных ресурсов, которая обновляется с каждым поиском; агенты могут использовать модель пользователя для корректировки и уточнения запросов; они могут адаптироваться под предпочтения и желания пользователя и, изучив их искать полезную информацию заранее [3].

Список литературы

1. Дубинский А.Г. Автоматизация информационного поиска в глобальной сети. Труды конференции "Автоматика-99". Харьков, май 1999.
2. Дубинский А.Г. Модель мультиагентной системы информационного поиска в глобальной сети. //"Web channel".
3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб: Питер, 2000.- 384 с.:ил.