Lernende Software-Agenten zur Filterung von Textdokumenten

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In diesem Projekt soll untersucht werden, inwieweit sich die Softwareagenten-Technologie mit unterschiedlichen Methoden des maschinellen Lernens zur Recherche in verschiedenen Informations-quellen kombinieren lässt. Wir erwarten einen synergetischen Effekt auf dem Gebiet der adaptiven Informationsrecherche durch die Kooperation der beiden beteiligten Fachbereiche. Aktuelle Systeme zum Information Retrieval, wie beispielsweise Suchmaschinen, sind auf eine einzige Vorgehensweise beschränkt und nicht in der Lage, die verwendeten Verfahren an die Struktur der Informationsquelle, die vorhandenen Ressourcen, das Profil des Benutzers oder die Art der Recherche anzupassen. In dem neu zu entwickelnden System werden Software-Agenten mit unterschiedlichen Lernmethoden und Zugang zu verschiedenen Informationsquellen ausgestattet, um diese situationsabhängig zu kombinieren. Eine dezentralen Architektur ermöglicht es, das System mit wenig Aufwand um neue Elemente zu erweitern, und macht es robust gegen den Ausfall einzelner Komponenten. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Systems, das in der Lage ist, zur Bearbeitung einer Textrecherche auf Basis von Benutzerprofilen eine geeignete Auswahl unter den zugänglich gemachten Infor-mationsquellen und den implementierten Lernalgorithmen selbsttätig zu treffen. Anhand dieses Systems soll untersucht werden, wann ein heterogenes System mehrerer Algorithmen einem homogenen System überlegen ist.