基于智能多Agent的推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，電子商務(wù)在中國得到高速發(fā)展，越來越多的人選擇網(wǎng)上購物。一方面，電子商務(wù)為用戶購買提供了便利，使他們不出家門便可以選擇滿足其需要的產(chǎn)品；另一方面，由于電子商務(wù)站點(diǎn)產(chǎn)品或服務(wù)信息繁雜，產(chǎn)生了信息過載問題，用戶很難在大量的信息找到自己滿意的產(chǎn)品或服務(wù)。推薦系統(tǒng)在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生，它通過與用戶的交互，分析其行為，預(yù)測其喜好并向其推薦他們真正感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)，為用戶提供個性化服務(wù)，從而提高用戶滿意度和忠誠度，防止客戶流失

2、，提高銷售業(yè)績。
　　 本文首先系統(tǒng)概述了推薦系統(tǒng)定義、分類、組成、常用的推薦技術(shù)和研究熱點(diǎn)內(nèi)容，然后介紹了智能多Agent技術(shù)，并介紹其在電子商務(wù)中的應(yīng)用情況。
　　 本文針對傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)存在的用戶評分稀疏性和系統(tǒng)擴(kuò)展性問題，提出了一種基于智能多Agent的推薦系統(tǒng)(MASRS)。首先采用余弦公式處理用戶-項(xiàng)評分矩陣得到用戶初始鄰居集；然后將用戶評分映射到相應(yīng)項(xiàng)的屬性值上，生成用戶-屬性值偏好矩陣UPm，并基于此矩陣進(jìn)