Web智能研究现状与发展趋势

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【摘要】本文阐述了web智能的概念，CWI（计算Web智能）研究内容，以及Web 智能服务在工业领域运用现状，在此基础上，本文对于Web智能展开了进一步的展望。

【关键词】Web智能；研究；现状；发展

中图分类号：TN915文献标识码： A 文章编号：

一、前言

随着因特网的进一步发展，因特网已经变成了一个庞大的、分布式的、异构的数据库和应用计算平台，与此同时，Web页面开始出现了各种存储等方面的困难，因此需要我们进一步分析和研究Web智能的使用情况以及其未来的发展方向。

二、Web智能的概念

WI（Web智能）是一个崭新的研究方向,要想给出它的一个精确的定义是非常困难的,但是,我们又必须给出一个定义来界定它的研究内容和范畴·WI的4位发起人Ning Zhong,Jiming Liu,Yiyu Yao和OhsugaSetsuo在他们的有关WI的文献和报告中都给出了WI的初步概念,总的来说,不外乎下列两种:

1 WI是指在Web和Internet上充分利用人工智能(AI)和高级信息技术(IT)·WI的目标是AI和IT在新的Web平台上的联合目标,即WI将AI和IT应用到基于Web的智能信息系统的设计与实现上·

2 WI是指在Web支持的系统、环境和活动中,探测人工智能和高级信息技术的基本作用和实际影响·WI的目标是产生使我们能够在生活、工作和娱乐中充分利用Web基础结构所提供的全局连通性的理论和技术·综上两个定义可以得到这样一个定义公式:WI=AI+IT[9]·这个公式说明AI和IT是WI的基础,WI是AI和IT的融合·也有学者提出了计算Web智能(computational Web intelligence,CWI)的概念[12],即将计算智能(computational intelligence,CI)与高级信息技术结合起来并应用到Web上,并列出CWI技术的7个主要研究领域,即模糊WI(fuzzy WI,FWI)、神经网络WI(neural WI,NWI)、进化WI(evolutionary WI,EWI)、概率WI(proba-bilistic WI,PWI)、粒度WI(granular WI,GWI)、粗糙WI(rough WI, RWI)和混合WI(hybrid WI,HWI)·在他们看来,WI定义中的AI是指经典的基于符号的AI·其实,就像CI与AI的关系一样,从广义上来说,WI应该包括CWI,CWI是WI重要的组成部分·

三、CWI（计算Web智能）研究内容

作为CI和WT的混合技术,CWI主要采用了模糊计算、神经计算、进化计算、概率计算、粒度计算、粗糙计算和智能Agent等技术。目前,CWI有7个主要的研究领域,包括(1)模糊Web智能(Fuzzy Web Intelligence,FWI)、(2)粒度Web智能(Granular Web Intelligence,GWI)、(3)粗糙Web智能(Rough Web Intelligence,RWI)、(4)神经Web智能(NeuralWeb Intelligence, NWI)、(5)进化Web智能(EvolutionaryWeb Intelligence,EWI)、(6)概率Web智能(Probabilistic WebIntelligence,PWI)和(7)混合Web智能(Hybrid Web Intell-igence,HWI)。

1模糊Web智能

FWI主要采用了模糊逻辑和WT两个技术。FWI的主要目标是设计模糊智能Agent系统来处理电子商务应用中数据、信息和知识的模糊性,有效地在电子商务应用中做出令人满意的决策。

2粒度Web智能

GWI主要采用了粒度计算和WT两个技术。GWI的主要目标是设计粒度智能Agent系统来有效地处理电子商务应用中的数据粒、信息粒和知识粒。

3粗糙Web智能

RWI主要采用了粗糙集和WT两个技术。RWI的主要目标是设计粗糙智能Agent系统来有效地处理电子商务应用中的数据、信息和知识的粗糙性。

4神经Web智能

NWI主要采用了神经网络和WT两个技术。NWI的主要目标是设计神经智能Agent系统从数据和信息中学习知识,智能地对电子商务应用做出敏捷的决策。

四、Web 智能服务在工业领域运用现状

Web 智能服务的目标就是以一种明确的、计算机能够理解的语言来描述 Web 服务的功能和内容，同时增强已经存在的 Web 服务操作的性能和鲁棒性，比如 Web 服务的发现和调用。智能 Web 服务也将使大量的自动化任务成为可能，包括自动合成、交互、运行监控和恢复。目前国内外在智能 Web 服务研究方面主要着眼于两个方面：一方面是创建一种计算机之间能够互相理解的并能充分表示 Web 服务的内容、功能、属性、接口以及规则和限制条件的语言；另一方面是在这种语言基础之上提出一种使 Web 服务之间能够实现自动发现、选取、执行、合成以及交互的模型或体系结构。现有的 Web 服务的工业标准（诸如 SOAP、WSDL、UDDI 等）能否用来描述智能 Web服务呢？实际上这些工业标准主要能够实现 Web 服务的自动发现和调用，但是由于这些工业标准缺乏语义信息，因此无法实现 Web 服务的自动交互和合成。因此大家的研究方向都着眼于目前语义 Web 领域比较成熟的语言（如 RDF、RDF Schema 和 DAML+OIL），希望能够在此基础之上开发一种新的满足智能 Web 服务需求的语言。

智能主体的研究主体(Agent)的研究自20世纪50年代就已经提出，但真正的发展是20世纪80年代之后，在20世纪90年代成为研究的高潮，直到现在为止仍然是人工智能研究的热点。主要的研究侧重于智能主体和多主体系统两个的方面，但一般上这两个方面并没有严格的区分，我们统一把它们称作为智能主体的研究。现在关于智能主体的研究主要侧重在以下几个方面：主体的认知模型和理论、多主体系统的体系结构、主体的协作与协商、面向主体的软件方法学以及主体技术的应用等。经过近二十多年的研究，主体的理论与技术有了长足的发展，已经在很多领域中得到了应用。国外(主要是美国、加拿大、欧洲、澳大利亚等)智能主体技术的应用已经十分广泛，而国内起步相对较晚，更多的昵着重于认知模型和理论等方面的研究。我们智能信息处理重点实验室研制的多主体环境MAGE则更好地把智能主体技术推向应用，以开发基于智能主体的软件为主要目标，已经将智能主体技术应用在网络智能信息处理、知识管理、电力配电系统、电子商务等领域中。

五、WI展望———智慧Web

Hayes-Roth在IJCAI’95的特邀报告中提到:“Agent既是AI的最初目标,也是AI的最终目标。”同样地,Jiming Liu在IJCAI’03的特邀报告中也提到:“WI的下一个范例方向在于智慧的概念,下一代WI的目标是除了信息搜索和知识查询之外,使用户能够获得生活、工作、娱乐和学习的智慧”他认为智慧Web应该具有以下8种基本能力:

1自组织性(sel-f organization)即WA具有良好的自组织性,它能自动地向其他服务推荐自己的功能角色以及相应的时空限制和操作环境,智慧Web能自动地对它们的功能和合作进行管理。

2专一化(specialization)。即WA承担着单一化的功能角色,且它们与服务的联系是动态的。

3自然进化(growth)。即WA的群体能根据需要动态地改变,旧的Agent因不适应专一化而消亡,新的Agent能通过自复制而产生,且更具专一性。

4自动催化(autocatalysis)。即WA会因搜索请求而激活并能自动地聚类

5问题解决者标记语言(PSML)。即智慧A-gent用PSML来规范说明它们的角色环境以及它们与服务之间的关系。

六、结束语

Web智能作为一个全新的领域，已经有越来越多的专家学者对其进行了研究，本文通过研究发现，Web智能目前使用的效果很好，但是，基于快速发展的互联网，Web智能的作用仍然需要我们进一步的进行挖掘。

参考文献

[1] 韩家炜,孟小峰,王静,李盛恩.Web挖掘研究[J]. 计算机研究与发展. 2001(04)

[2] 都婧,封化民,何文才,孙茂增.基于Ontology的Web内容安全分析检测框架[J]. 西华大学学报(自然科学版). 2008(02)