多Agent電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、本論文提出了一種基于多Agent的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型，論文的主要研究內(nèi)容如下： (1)論文對現(xiàn)有推薦系統(tǒng)進(jìn)行了分類研究，分析比較了各種類型推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢和不足，以及現(xiàn)有的典型推薦系統(tǒng)實(shí)例的特征。 (2)論文提出了一個基于多Agent的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型，其核心思想是：由用戶界面Agent接受用戶反饋信息及呈現(xiàn)推薦結(jié)果，采用基于內(nèi)容Agent與協(xié)作過濾Agent共同完成推薦。其優(yōu)點(diǎn)在于：有效地彌補(bǔ)了彼此的不足，同時充分

2、發(fā)揮了各自的優(yōu)勢。 (3)論文對推薦系統(tǒng)中的用戶興趣描述的獲取及建立進(jìn)行了研究，提出了采用用戶顯式興趣描述及隱式興趣描述共同表示用戶興趣，并對它們的獲取及表示方式進(jìn)行了分析和設(shè)計(jì)。 (4)論文針對個性化服務(wù)中的隱式反饋進(jìn)行了詳細(xì)研究，將用戶的瀏覽行為分成三類：查閱、保持和引用。提出了通過反饋系數(shù)TFG來描述隱式反饋行為所產(chǎn)生的各種影響。 (5)論文對物品相似度算法、用戶相似度算法以及反饋算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了僅將