基于移動(dòng)agent的分布式個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、信息過(guò)載和資源迷向己經(jīng)成為制約人們高效使用l nternet信息的瓶頸。信息過(guò)載是指用戶面對(duì)太多的信息難以及時(shí)地消化、吸收；資源迷向是指用戶不知道如何確切地表達(dá)對(duì)網(wǎng)上資源的需求，也不知道如何準(zhǔn)確有效地尋找資源。而個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣偏好主動(dòng)推薦他所需的資料。它的出現(xiàn)解決了人們尋找信息難的問(wèn)題，并且在電子商務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。 目前有很多類(lèi)型的推薦系統(tǒng)，每種推薦系統(tǒng)都嵌入了特殊的算法來(lái)計(jì)算兩個(gè)相關(guān)對(duì)象的相似性。所以，這

2、些推薦系統(tǒng)一般都只適用于一定范圍的推薦應(yīng)用，往往很難做到對(duì)所有情況的最優(yōu)化，因此，隨著推薦方法的數(shù)目的不斷增長(zhǎng)和用戶興趣的變化，我們認(rèn)為最好的辦法就是允許多種推薦方法同時(shí)存在，本文引入了移動(dòng)Agerlt思想，提出了一個(gè)基于移動(dòng)Agent的分布式個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)——MABDPRS。該系統(tǒng)允許多種推薦方法同時(shí)為用戶生成推薦，并能協(xié)同它們共同工作，從而能夠彌補(bǔ)單一推薦方法的不足，滿足多種推薦需求。另外，由于該系統(tǒng)是開(kāi)放的、分布式的計(jì)算系統(tǒng)，