ЕОМ
Рассамахіна А. С. Багатоагентна модель для вибору мережевого ресурсу на основі репутації : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / А. С. Рассамахіна ; кер. роботи проф. Аксак Н.Г. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2015. – 105 с. : CD
Рассамахіна А. С. Багатоагентна модель для вибору мережевого ресурсу на основі репутації : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / А. С. Рассамахіна ; кер. роботи проф. Аксак Н.Г. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронних обчислювальних машин. – Харків, 2015. – 105 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
В роботі проведено аналіз методів обчислення важливості Web-документа для поліпшення роботи пошукових систем. В результаті була модифікована мультиагентна модель для вибору мережевого ресурсу на основі репутації (RMNRS), що розділяє мережу на області довіри, шляхом введення якісного коефіцієнта.
Для досягнення поставленої мети були досліджені найбільш популярні методи обчислення значущості веб-сторінок і вплив доступної інформації про поведінку користувача для підвищення релевантності документів.
Також було розглянуто поняття сегментації користувачів в інтернеті та класифікація мережевих ресурсів.
ДОВІРА, РЕПУТАЦІЯ, ОБЛАСТЬ ДОВІРИ, АГЕНТ, ПОДІБНІСТЬ, СЕГМЕНТАЦІЯ WEB КОРИСТУВАЧІВ
This paper analyzes the methods of calculating the importance of Web-document for the improvement of the search engines. As a result, multi-agent model for the selection of network resources based on reputation (RMNRS), that divides the network into the field of confidence has been modified by introducing quality factor.
To achieve this goal have been investigated most popular methods of calculating the significance of the web and the impact of the available information about user behavior to improve the relevance of documents.
It was also considered the concept of segmentation on the web and classification of network resources.
TRUST, REPUTATION, TRUST-DOMAIN, AGENT, SIMILARITY, WEB USER SEGMENTATION
Для досягнення поставленої мети були досліджені найбільш популярні методи обчислення значущості веб-сторінок і вплив доступної інформації про поведінку користувача для підвищення релевантності документів.
Також було розглянуто поняття сегментації користувачів в інтернеті та класифікація мережевих ресурсів.
ДОВІРА, РЕПУТАЦІЯ, ОБЛАСТЬ ДОВІРИ, АГЕНТ, ПОДІБНІСТЬ, СЕГМЕНТАЦІЯ WEB КОРИСТУВАЧІВ
This paper analyzes the methods of calculating the importance of Web-document for the improvement of the search engines. As a result, multi-agent model for the selection of network resources based on reputation (RMNRS), that divides the network into the field of confidence has been modified by introducing quality factor.
To achieve this goal have been investigated most popular methods of calculating the significance of the web and the impact of the available information about user behavior to improve the relevance of documents.
It was also considered the concept of segmentation on the web and classification of network resources.
TRUST, REPUTATION, TRUST-DOMAIN, AGENT, SIMILARITY, WEB USER SEGMENTATION