基于Agent的推薦技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著信息科技的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的日益普及，人們通過(guò)Internet足不出戶就可以享受網(wǎng)絡(luò)服務(wù)帶來(lái)的便利，同時(shí)人們也承擔(dān)著“信息過(guò)載”的壓力，如何快捷準(zhǔn)確地提供滿足用戶需要的信息，已成為學(xué)者廣泛關(guān)注的問(wèn)題。推薦技術(shù)的出現(xiàn)為解決此問(wèn)題提供了一個(gè)較好的解決方案，推薦技術(shù)通過(guò)推薦算法預(yù)測(cè)用戶的興趣，推薦用戶可能喜歡的資源，過(guò)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(shù)改變了人們獲取信息的方式，從主動(dòng)檢

2、索到被動(dòng)接受，用戶也能通過(guò)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(duì)網(wǎng)站的滿意度和忠誠(chéng)度。 本文以傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾技術(shù)和艾賓浩斯記憶遺忘理論為基礎(chǔ)，提出采用時(shí)間加權(quán)的方法對(duì)用戶的時(shí)間訪問(wèn)序列進(jìn)行分析，通過(guò)線性遺忘函數(shù)和正態(tài)遺忘函數(shù)來(lái)反映用戶興趣的變化，預(yù)測(cè)用戶興趣，產(chǎn)生推薦結(jié)果。改進(jìn)后的推薦算法不但能夠反映時(shí)間推移對(duì)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(jì)劃地有規(guī)律地推薦信息，以達(dá)到加深用戶記憶，

3、滿足用戶需求的目的。Agent能夠自動(dòng)感知周?chē)h(huán)境的變化，并自主做出反應(yīng)，影響周?chē)沫h(huán)境。將Agent技術(shù)應(yīng)用在信息推薦領(lǐng)域，輔助推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能收集、分析、處理和推薦。在具有Agent運(yùn)行環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上，移動(dòng)Agent能夠攜帶運(yùn)行所需的程序代碼和運(yùn)行狀態(tài)自由地遷徙，在網(wǎng)絡(luò)中主動(dòng)尋找空閑的主機(jī)，然后遷徙到該主機(jī)上執(zhí)行推薦計(jì)算，從而節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬和提高了網(wǎng)絡(luò)上主機(jī)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