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首页> 外文会议>3rd International Central and Eastern European Conference on Multi-Agent Systems, CEEMAS 2003 Jun 16-18, 2003 Prague, Czech Republic >Conversation Mining in Multi-agent Systems
【24h】

Conversation Mining in Multi-agent Systems

机译：多主体系统中的会话挖掘

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The complexity of Multi-Agent Systems is constantly increasing. With the growth of the number of agents, interactions between them draw complex and huge conversations, i.e. sequences of messages exchanged inside the system. In this paper, we present a knowledge discovery process, mining those conversations to infer their underlying models, using stochastic grammatical inference techniques. We present some experiments that show the process we design is a good candidate to observe the interactions between the agents and infer the conversation models they build together.
机译：多代理系统的复杂性不断增加。随着代理数量的增加，它们之间的交互会引起复杂而庞大的对话，即系统内部交换的消息序列。在本文中，我们介绍了一种知识发现过程，使用随机的语法推理技术挖掘这些对话以推断其基础模型。我们提供了一些实验，这些实验表明我们设计的过程非常适合观察代理之间的交互并推断出它们共同构建的对话模型。

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