多Agent協(xié)同的電子商務推薦模型研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和Internet的迅速崛起，電子商務多樣化和迅捷的交易方式逐漸進入人們的視線，給我們帶來了極大方便的同時，也推動世界經(jīng)濟發(fā)展。另一方面，電子商務規(guī)模的急劇擴大也使得用戶耗費大量的時間瀏覽無關商品，而對于銷售商而言，以最合適的方式將商品推薦給用戶是他們迫切希望的。這就導致了電子商務推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)。然而，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)存在個性化不突出，終端自適應能力不強等問題，并且由于大多數(shù)推薦系統(tǒng)都只應用了基于內(nèi)容或者協(xié)同過濾的推薦

2、，存在著冷啟動、擴展性等問題。為了進一步提高電子商務推薦系統(tǒng)中商品推薦的準確性和高效性，通過分析現(xiàn)有推薦系統(tǒng)存在的問題和已有的優(yōu)化方案，提出了一個基于多Agent技術的電子商務推薦模型。
　　首先，本文對當前推薦系統(tǒng)、多Agent技術在國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀進行綜述，對主流的推薦算法及技術進行了比較分析。
　　其次，設計了一個多Agent協(xié)同的電子商務推薦模型，該模型基于人工智能領域的多Agent技術，結合移動互聯(lián)網(wǎng)時代下移動終端