基于Agent的推薦技術的研究與應用.pdf

1、隨著信息科技的進步和互聯(lián)網(wǎng)的日益普及，人們通過Internet足不出戶就可以享受網(wǎng)絡服務帶來的便利，同時人們也承擔著“信息過載”的壓力，如何快捷準確地提供滿足用戶需要的信息，已成為學者廣泛關注的問題。推薦技術的出現(xiàn)為解決此問題提供了一個較好的解決方案，推薦技術通過推薦算法預測用戶的興趣，推薦用戶可能喜歡的資源，過濾掉用戶可能不喜歡的資源，使網(wǎng)站的商品、新聞、廣告等能夠最大程度的向特定的用戶推廣。推薦技術改變了人們獲取信息的方式，從主動檢

2、索到被動接受，用戶也能通過網(wǎng)站的推薦快速有效的找到自己喜歡的資源，最終提高用戶對網(wǎng)站的滿意度和忠誠度。 本文以傳統(tǒng)的協(xié)同過濾技術和艾賓浩斯記憶遺忘理論為基礎，提出采用時間加權的方法對用戶的時間訪問序列進行分析，通過線性遺忘函數(shù)和正態(tài)遺忘函數(shù)來反映用戶興趣的變化，預測用戶興趣，產(chǎn)生推薦結(jié)果。改進后的推薦算法不但能夠反映時間推移對用戶興趣的變化的影響，而且能夠根據(jù)用戶記憶的遺忘程度向用戶有計劃地有規(guī)律地推薦信息，以達到加深用戶記憶，

3、滿足用戶需求的目的。Agent能夠自動感知周圍環(huán)境的變化，并自主做出反應，影響周圍的環(huán)境。將Agent技術應用在信息推薦領域，輔助推薦系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能收集、分析、處理和推薦。在具有Agent運行環(huán)境的網(wǎng)絡節(jié)點上，移動Agent能夠攜帶運行所需的程序代碼和運行狀態(tài)自由地遷徙，在網(wǎng)絡中主動尋找空閑的主機，然后遷徙到該主機上執(zhí)行推薦計算，從而節(jié)省了網(wǎng)絡帶寬和提高了網(wǎng)絡上主機的資源利用率。文章提出了基于Agent的推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型，論述Age