Классификация поисковых агентов

Классифицируя существующие виды агентов по сфере деятельности, можно выделить следующие категории:

· стационарные агенты. Стационарный агент выполняется только на той системе, на которой он был запущен (на стороне клиента или на стороне сервера). Если ему понадобится информация извне, то он может использовать механизм RPC (Remote Procedure Call ‑ удаленный вызов требуемых процедур) или другие методы обмена и получения информации, доступные ему в среде, в которой он функционирует.

· мобильные агенты. Такие агенты, напоминающие некую разновидность программных роботов, способны самостоятельно перемещаться от сервера к серверу в поисках нужной информации, полностью сохраняя свое состояние и перенося свой код. Это выполняющиеся программы, несущие в себе информацию о собственном состоянии, то есть вполне автономные.

Существующие практические реализации агентных приложений можно классифицировать по направлениям применения, разделив на категории:

- поисковые агенты общего назначения;

- специализированные поисковые агенты;

- интеллектуальные поисковые агенты.

Поисковые агенты общего назначения. Наиболее распространенные поисковые агенты также можно определить как программы представляющие собой надстройки над глобальными поисковыми системами. Как и системы метапоиска, они объединяют ссылки на сайты, найденные несколькими информационно-поисковыми системами, исключают повторные и неработающие ссылки. Преимущественными отличиями данных агентов являются возможности настройки пользователем ряда специфических условий поиска, т.е. в некоторой степени присутствует механизм итеративного обучения. Также эти программы, как правило, сохраняют найденные документы на жестком диске компьютера пользователя и предлагают ряд дополнительных процедур обработки найденного массива документов (построение индекса найденных документов, реферирование текстов). Однако ни одна система этого класса не в состоянии самостоятельно отобрать только полезную информацию и предоставляет это пользователю. Конечно, используя эти программы, можно существенно снизить количество результирующих документов от сотни тысяч, доставляемых обычными машинами поиска, до сотен и даже нескольких десятков. Но степень «попадания в запрос» все-таки низкая. Основные недостатки таких систем можно свести к следующим:

- результаты лишь немного лучше, чем при поиске без агента;

- обучение агента обычно проходит в интерактивном режиме, алгоритмы обучения не оптимальны и обучение занимает много времени;

- агент не накапливает знания об областях поиска.

Как пример агентов данного класса можно привести системы EchoSearch(), WebVompass (), «ДИСКо Искатель» (http:// www.disco.ru).

Специализированные поисковые агенты. Специализированные агенты не имеют широкой функциональности, они предназначены для решения ограниченного набора задач и хорошо с ними справляются. Подобные агенты предназначены для решения специализированных задач пользователя – поиск музыки, товаров с определенными характеристиками и ценой, контроль котировок акций. Такие системы способны работать только с определенными базами в сети Интернет, с определенным форматом данных, круг решаемых задач жестко ограничен. У агентов из систем этой категории недостатки те же, но есть один плюс: четкое срабатывание на хорошо структурированных данных в известном формате. Примеры таких систем: ClickTheButton, My Simon, MP3 Wolf и другие.

Интеллектуальные поисковые агенты. Представители данного класса поисковых агентов представляют собой системы, реализованные на основе агентного подхода и использования методов и средств искусственного интеллекта, таких как представление знаний, правила ввода новых знаний, описание модели мира, моделирование рассуждений, механизмы обучения, лингвистическая обработка естественно-языковых текстов.

Под интеллектуальным агентом понимается агент, который обладает рядом знаний о себе и окружающем мире и поведение которого определяется этими знаниями. Если простой объект определяется как «данные + методы», то интеллектуальный агент ‑ это уже «данные + методы + знания», причем методы в последнем случае включают функции работы с данными, со знаниями, а также методы взаимодействия с окружающей средой и с другими агентами.

Сложные интеллектуальные агенты разрабатываются преимущественно в исследовательских лабораториях университетов и существуют в виде демонстрационных версий с ограниченными возможностями. Мультиагентная система Autonomy компании AgentWare является успешным примером реализации интеллектуальной системы. Система интеллектуального поиска с использованием технологии нейронных сетей в конце 90-х превратилась в мощную поисковую систему, а затем систему управления знаниями уровня больших корпораций.

В соответствии с прогнозом, опубликованном на одном из научных сайтов компании IBM, "через несколько лет Интернет окажется в окружении огромного числа программ-агентов, нацеленных на поиск и обработку экономической информации. Их естественная эволюция пройдет путь от средств информационной поддержки к инструментам для принятия решений".

1) FTP (File Transfer Protocol - протокол передачи файлов). Используется для доступа к архивам файлов в сети.

Дата добавления: 2015-07-20