AntWeb：基于蚂蚁行为的网页搜索系统

### AntWeb：基于蚂蚁行为的网页搜索系统 #### 1. 背景与动机 如今，万维网被视为各个领域最大的信息和知识来源，每天都有大量不同兴趣的人访问这些网页。然而，网页在可用信息和质量上存在异构性，且大多数以 HTML 语言呈现，这使得通过简单的互联网搜索提取有用信息和知识变得困难。用户在浏览网页时，就像蚂蚁觅食一样，有时会在巨大的网络空间中迷失方向，找不到信息源。 传统的网页搜索方式中，用户之间无法进行交流，每个用户都独自寻找目标页面，缺乏其他用户的经验和帮助。而蚂蚁在觅食过程中，会在走过的路径上留下信息素，其他蚂蚁会倾向于选择信息素浓度高的路径，从而找到最短路径。受此启发，研究人员提出了 AntWeb 系统，旨在利用蚂蚁的搜索机制，帮助用户更轻松地找到目标页面。 #### 2. AntWeb 基本理论 AntWeb 的基本理论源于蚂蚁的觅食行为。真实的蚂蚁能够在不使用视觉线索的情况下，找到从食物源到巢穴的最短路径，并且能够适应环境变化。蚂蚁在往返于食物源和巢穴的过程中，会在地面上留下信息素，形成信息素轨迹。蚂蚁在选择路径时，会倾向于选择信息素浓度高的路径。 AntWeb 系统将用户视为人工蚂蚁，将网页之间的链接视为搜索网络。当用户访问网页时，系统会记录用户的访问信息，就像蚂蚁留下信息素一样。随着更多用户访问网页，链接上的信息素会不断增加，信息素浓度高的链接可能会帮助其他用户访问共同的目标页面。同时，系统还考虑了信息素的蒸发。 在 AntWeb 中，使用了蚁群优化（ACO）模型。在蚁群系统中，与链接 (i,j) 相关的信息素量 τij(t) 表示在节点 i 时选择节点 j 的期望程度。人工蚂蚁在访问网页时，会根据信息素和启发式值来选择路径。具体的计算公式如下： - 路由表中选择下一页的概率约束： \[ \sum p_{ij}^d = 1, j \in N_i, N_i = \{neighbors(i)\} \] - 路由表的修改： \[ a_{ij}^d (t) = [\tau_j^d(t)]^\alpha [\eta_j(t)]^\beta / \sum\{[\tau_l^d (t)]^\alpha [\eta_l (t)]^\beta\}, j \in N_i, l \in N_i \] 其中，\(\tau_j^d(t)\) 是在迭代 t 时，目标为 d 的页面 j 上的信息素量；\(\alpha\) 和 \(\beta\) 是控制信息素轨迹和启发式值相对权重的参数；\(\eta_j = 1/w_{tj}\) 是移动到页面 j 的启发式值，\(w_{tj} = l_{tj} + v_{tj}\)，\(l_{tj}\) 是将页面 j 的所有信息以一定速度传输到浏览器的估计时间，\(v_{tj}\) 是访问页面 j 的估计阅读（或下载）时间。 - 蚂蚁选择路径的概率： \[ p_{ij}^d = a_{ij}^d (t) / \sum a_{il}^d (t), l \in N_i \] - 信息素更新： \[ \Delta\tau_{i}^d,k (t) = \begin{cases} 1/[(n_{li}^d,k(t) + 1)\sigma] & \text{if } i \in T_{d,k} (t) \\ 0 & \text{if } i \notin T_{d,k} (t) \end{cases} \] \[ \Delta\tau_{i}^d (t) = \sum \Delta\tau_{i}^d,k (t) \text{ for } k = 1, \ldots, m, i \in T_{d,k} (t) \] \[ \tau_{i}^d(t) \leftarrow (1-\rho) \tau_{i}^d(t) + \rho\Delta\tau_{i}^d(t) \] 其中，\(\rho \in [0, 1]\) 是信息素轨迹衰减系数。 #### 3. 相关流程和算法 ##### 3.1 搜索多个目标页面的模型 AntWeb 设计用于用户访问两个或更多目标页面。目标页面会同时散发出特殊的“气味”来吸引用户，距离用户近的目标页面会优先被访问。访问这些页面的概率计算公式为： \[ p_{ij}^D = \sum[a_{ij}^d(t) g_d] / \sum[ a_{il}^d (t) g_d], l \in N_i, d \in D \] 其中，\(D\) 是用户的目标页面集合，\(g_d\) 是页面 d 的访问平均价值，表示用户对该页面的感兴趣程度。 ##### 3.2 目标页面的识别 为了识别用户的目标页面，AntWeb 使用了 Web 挖掘方法。对于一些网站，内容页面和索引页面有明确的区分，产品页面通常是内容页面，类别页面是索引或导航页面，此时用户请求的内容页面即为目标页面。对于其他没有明确区分的网站，会使用时间阈值来判断页面是否为目标页面，用户停留时间超过阈值的页面被视为目标页面。 ##### 3.3 信息素更新算法 信息素更新算法的步骤如下： 1. **按用户划分 Web 日志**： - 按用户 ID 作为主键，时间作为次键对日志进行排序。 - 通过对用户 ID 进行哈希分区，并对每个分区分别排序。 - 扫描 Web 日志，提取每个用户 ID 的页面序列，并传递到下一步。 2. **按访问时间对每个分区排序**。 3. **为每个用户划分日志**：每个分区以目标页面结束。 4. **更新页面的信息素**：使用上述信息素更新公式进行更新。 ####