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基于Agent的信息集成系统的研究的综述报告
信息集成是在系统中收集和整合多种数据源的过程。为了实现这一目标，许多系统已经被开发出来，但是使用这些系统的过程仍然很繁琐，需要用户进行各种配置和数据查询。因此，研究人员开始使用Agent技术来实现信息集成。
Agent是一种软件系统、虚拟机或硬件设备，它被设计成能够自主进行行为，收集数据并进行动态决策的智能体。Agent具有以下特点：自主性、社会性、灵活性和协作性。
在Agent技术的基础上，研究人员建立了多种基于Agent的信息集成系统。这些系统主要包括下面几种类型：
1.基于Agent的数据抽取系统。这种系统可以连接多种数据源，收集和提取需要的数据。代理能够从不同的数据源中抓取数据，这样所有需要的数据就能得到整合。
2.基于Agent的数据清洗系统。在收集到数据后，我们可能需要对数据进行清洗来去除噪声。Agent能够检测数据并处理错误的数据。这种系统可以过滤掉无意义或错误的数据。
3.基于Agent的数据转换系统。这种系统可以将不同格式和结构的数据转换成统一的数据格式，以便进行整合分析。
4.基于Agent的语义映射系统。这种系统可以将不同数据源的语义映射成一个公共语义，以便进行数据的统一处理。
5.基于Agent的查询推理系统。这种系统可以回答用户的查询，它能够自适应地学习用户的需求，并快速做出决策。
基于Agent的信息集成系统对用户而言具有许多优点，比如一次性地抓取和整合大量数据，用户只需输入一次查询语句即可获得所有需要的信息，通过分配不同的代理任务，在多个主机上运行代理，实现分布式处理等。
总的来说，基于Agent的信息集成系统可以大大提高数据的整合效率和精度，减少用户的工作量，实现多数据源的快速整合。然而，这些系统也存在一些缺点，比如管理代理的复杂性，处理大数据量时的性能问题等。因此，研究人员需要进一步完善Agent技术的基础，并设计更加智能高效的Agent系统，以满足用户多样化的数据需求。