农业复杂自适应搜索模型研究

课题针对互联网开放性、层次性、演化性、巨量性等本质特性，从复杂适应系统这一全新的角度，以农业搜索服务为应用背景，提出一种新的复杂自适应搜索模型。在提高查全率与查准率等重要指标的同时，提高搜索引擎对用户与网络环境的动态适应能力，为我国广大农业协会、企业、大户以及农技人员提供农业市场、技术以及政策、新闻等智能化、个性化专业化服务，有效解决农业信息服务"信息过载"问题，课题研究意义重大。.通过建立农业信息采集、分类、清洗与服务主体联盟，并组成多主体联盟实验环境；探索这些主体之间以及主体与网络环境、用户环境之间学习与进化过程中，搜索模型的查全率、查准率在宏观上的演化规律；研究模型学习机制、进化机制以及螺旋式搜索过程的知识扩张机制，提出分层递阶增量式搜索方法，实现对复杂、多变网络环境的动态适应。同时，课题提出的复杂自适应搜索建模方法对建立其它行业的专业化搜索引擎也具有指导意义。